論文の概要: An error-propagation spiking neural network compatible with neuromorphic processors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05241v1
• Date: Mon, 12 Apr 2021 07:21:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 02:02:23.464980
• Title: An error-propagation spiking neural network compatible with neuromorphic processors
• Title（参考訳）: ニューロモルフィックプロセッサと互換性のあるエラー伝搬スパイクニューラルネットワーク
• Authors: Matteo Cartiglia, Germain Haessig, Giacomo Indiveri
• Abstract要約: 本稿では,局所的な重み更新機構を用いたバックプロパゲーションを近似したスパイクに基づく学習手法を提案する。 本稿では,重み更新機構による誤り信号のバックプロパゲートを可能にするネットワークアーキテクチャを提案する。 この研究は、超低消費電力混合信号ニューロモルフィック処理系の設計に向けた第一歩である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.432141667343098
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spiking neural networks have shown great promise for the design of low-power sensory-processing and edge-computing hardware platforms. However, implementing on-chip learning algorithms on such architectures is still an open challenge, especially for multi-layer networks that rely on the back-propagation algorithm. In this paper, we present a spike-based learning method that approximates back-propagation using local weight update mechanisms and which is compatible with mixed-signal analog/digital neuromorphic circuits. We introduce a network architecture that enables synaptic weight update mechanisms to back-propagate error signals across layers and present a network that can be trained to distinguish between two spike-based patterns that have identical mean firing rates, but different spike-timings. This work represents a first step towards the design of ultra-low power mixed-signal neuromorphic processing systems with on-chip learning circuits that can be trained to recognize different spatio-temporal patterns of spiking activity (e.g. produced by event-based vision or auditory sensors).
• Abstract（参考訳）: スパイクニューラルネットワークは、低消費電力の感覚処理とエッジコンピューティングハードウェアプラットフォームの設計に非常に有望である。 しかし、そのようなアーキテクチャにオンチップ学習アルゴリズムを実装することは、特にバックプロパゲーションアルゴリズムに依存するマルチレイヤネットワークにとって、依然としてオープンな課題である。 本稿では,局所的な重み更新機構を用いてバックプロパゲーションを近似し,混合信号アナログ/デジタルニューロモルフィック回路と互換性のあるスパイクに基づく学習手法を提案する。 本稿では,層間の誤り信号をバックプロパゲートするシナプス重み更新機構を実現するネットワークアーキテクチャを導入し,同じ平均発火率を持つ2つのスパイクベースのパターンを識別する訓練を行うネットワークを提案する。 この研究は、異なるスパイキング活動の時空間パターン(例えば、イベントベースの視覚や聴覚センサー)を認識できるようにトレーニングできるオンチップ学習回路を備えた超低消費電力混合信号ニューロモルフィック処理システムの設計に向けた第一歩である。

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