論文の概要: STDP enhances learning by backpropagation in a spiking neural network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10530v1
• Date: Sun, 21 Feb 2021 06:55:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-23 14:48:21.292663
• Title: STDP enhances learning by backpropagation in a spiking neural network
• Title（参考訳）: STDPはスパイクニューラルネットワークのバックプロパゲーションによる学習を促進する
• Authors: Kotaro Furuya and Jun Ohkubo
• Abstract要約: 提案手法は,少量のラベル付きデータを使用する場合,ラベル付けを加味せずに精度を向上する。 イベント駆動システムのための学習手法を提案することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A semi-supervised learning method for spiking neural networks is proposed. The proposed method consists of supervised learning by backpropagation and subsequent unsupervised learning by spike-timing-dependent plasticity (STDP), which is a biologically plausible learning rule. Numerical experiments show that the proposed method improves the accuracy without additional labeling when a small amount of labeled data is used. This feature has not been achieved by existing semi-supervised learning methods of discriminative models. It is possible to implement the proposed learning method for event-driven systems. Hence, it would be highly efficient in real-time problems if it were implemented on neuromorphic hardware. The results suggest that STDP plays an important role other than self-organization when applied after supervised learning, which differs from the previous method of using STDP as pre-training interpreted as self-organization.
• Abstract（参考訳）: スパイクニューラルネットワークのための半教師付き学習法を提案する。 提案手法は, 生物学的に妥当な学習規則である, バックプロパゲーションによる教師あり学習とスパイクタイピング依存塑性(STDP)による教師なし学習からなる。 数値実験により,少量のラベル付きデータを用いた場合,追加のラベル付けを行わずに精度を向上できることを示した。 この特徴は、既存の識別モデルの半教師付き学習法では達成されていない。 イベント駆動システムのための学習手法を提案することができる。 したがって、ニューロモルフィックハードウェアで実装すれば、リアルタイムの問題で非常に効率的になります。 その結果,STDPは教師付き学習の後に適用された場合,自己組織化以外の重要な役割を担っていることが示唆された。

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