論文の概要: Optimal Conversion of Conventional Artificial Neural Networks to Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00476v1
• Date: Sun, 28 Feb 2021 12:04:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 16:08:59.909725
• Title: Optimal Conversion of Conventional Artificial Neural Networks to Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: 従来の人工ニューラルネットワークのスパイクニューラルネットワークへの最適変換
• Authors: Shikuang Deng, Shi Gu
• Abstract要約: spiking neural networks (snns) は生物学に触発されたニューラルネットワーク (anns) である。 しきい値バランスとソフトリセット機構を組み合わせることで、重みをターゲットSNNに転送する新しい戦略パイプラインを提案する。 提案手法は,SNNのエネルギーとメモリの制限によるサポートを向上し,組込みプラットフォームに組み込むことが期待できる。
• 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: Spiking neural networks (SNNs) are biology-inspired artificial neural networks (ANNs) that comprise of spiking neurons to process asynchronous discrete signals. While more efficient in power consumption and inference speed on the neuromorphic hardware, SNNs are usually difficult to train directly from scratch with spikes due to the discreteness. As an alternative, many efforts have been devoted to converting conventional ANNs into SNNs by copying the weights from ANNs and adjusting the spiking threshold potential of neurons in SNNs. Researchers have designed new SNN architectures and conversion algorithms to diminish the conversion error. However, an effective conversion should address the difference between the SNN and ANN architectures with an efficient approximation \DSK{of} the loss function, which is missing in the field. In this work, we analyze the conversion error by recursive reduction to layer-wise summation and propose a novel strategic pipeline that transfers the weights to the target SNN by combining threshold balance and soft-reset mechanisms. This pipeline enables almost no accuracy loss between the converted SNNs and conventional ANNs with only $\sim1/10$ of the typical SNN simulation time. Our method is promising to get implanted onto embedded platforms with better support of SNNs with limited energy and memory.
• Abstract（参考訳）: スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、非同期離散信号を処理するためにスパイクニューロンからなる生物由来の人工ニューラルネットワーク(ANN)である。 ニューロモルフィックハードウェアの消費電力と推論速度はより効率的であるが、SNNは離散性のため、スクラッチから直接スパイクで訓練することが通常困難である。 代替として、従来のANNをSNNに変換するためには、ANNの重みをコピーし、SNNのニューロンのスパイク閾値電位を調整し、多くの努力が注がれている。 研究者は新しいSNNアーキテクチャと変換アルゴリズムを設計し、変換エラーを低減した。 しかし、効果的な変換は、フィールドに欠けているロス関数の効率的な近似 \DSK{of} で SNN と ANN のアーキテクチャの違いに対処するべきである。 本研究では、再帰的還元による変換誤差を層方向に要約して解析し、しきい値バランスとソフトリセット機構を組み合わせることで、重みをターゲットSNNに転送する新しい戦略パイプラインを提案する。 このパイプラインは、変換されたSNNと従来のANNの間で、典型的なSNNシミュレーション時間のうち、$\sim1/10$しか正確に損失しない。 提案手法は,SNNのエネルギーとメモリの制限によるサポートを向上し,組込みプラットフォームに組み込むことが期待できる。

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