論文の概要: Hardware-Friendly Synaptic Orders and Timescales in Liquid State Machines for Speech Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14264v1
• Date: Thu, 29 Apr 2021 11:20:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-02 02:19:49.217319
• Title: Hardware-Friendly Synaptic Orders and Timescales in Liquid State Machines for Speech Classification
• Title（参考訳）: 音声分類のための液体機械のハードウェアフレンドリーなシナプス順序と時間スケール
• Authors: Vivek Saraswat, Ajinkya Gorad, Anand Naik, Aakash Patil, Udayan Ganguly
• Abstract要約: Liquid State Machinesは、ランダムな貯水池接続を備えた脳にインスパイアされたスパイクニューラルネットワーク(SNN)である。 差分(単一時間ステップの高出力)、0位(有限パルス幅の矩形)、第1位(指数降下)、第2位(指数昇降)といったシナプス的順序の役割を解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Liquid State Machines are brain inspired spiking neural networks (SNNs) with random reservoir connectivity and bio-mimetic neuronal and synaptic models. Reservoir computing networks are proposed as an alternative to deep neural networks to solve temporal classification problems. Previous studies suggest 2nd order (double exponential) synaptic waveform to be crucial for achieving high accuracy for TI-46 spoken digits recognition. The proposal of long-time range (ms) bio-mimetic synaptic waveforms is a challenge to compact and power efficient neuromorphic hardware. In this work, we analyze the role of synaptic orders namely: {\delta} (high output for single time step), 0th (rectangular with a finite pulse width), 1st (exponential fall) and 2nd order (exponential rise and fall) and synaptic timescales on the reservoir output response and on the TI-46 spoken digits classification accuracy under a more comprehensive parameter sweep. We find the optimal operating point to be correlated to an optimal range of spiking activity in the reservoir. Further, the proposed 0th order synapses perform at par with the biologically plausible 2nd order synapses. This is substantial relaxation for circuit designers as synapses are the most abundant components in an in-memory implementation for SNNs. The circuit benefits for both analog and mixed-signal realizations of 0th order synapse are highlighted demonstrating 2-3 orders of savings in area and power consumptions by eliminating Op-Amps and Digital to Analog Converter circuits. This has major implications on a complete neural network implementation with focus on peripheral limitations and algorithmic simplifications to overcome them.
• Abstract（参考訳）: 液体状態機械は脳に触発されたスパイキングニューラルネットワーク(snn)であり、ランダムなリザーバ接続とバイオミメティックニューロンおよびシナプスモデルを持つ。 時間的分類問題を解決するために,深層ニューラルネットワークに代わる貯留層コンピューティングネットワークを提案する。 従来の研究では、TI-46音声認識において2次(二重指数指数)シナプス波形は高い精度を達成するために重要であることが示唆された。 long-time range (ms) バイオミメティックシナプス波形の提案は、コンパクトで効率的なニューロモルフィックハードウェアへの挑戦である。 本研究では, 単時間ステップの高出力, 0位(有限パルス幅の矩形), 1位(指数降下), 2位(指数降下), 2位(指数降下)とシナプス時間スケールが, 貯水池出力応答およびTI-46音声桁分類精度に与える影響を, より包括的パラメータスイープの下で解析する。 最適操作点と貯水池内のスパイキング活性の最適範囲との関連性を見出した。 さらに、提案する0次シナプスは、生物学的に妥当な2次シナプスと同等の性能を発揮する。 これは回路設計者にとって大きな緩和であり、シナプスはsnsのインメモリ実装において最も豊富なコンポーネントである。 第0次シナプスのアナログおよび混合信号実現のための回路の利点は、Op-AmpsとDigital to Analog Converter回路を除去することにより、面積と消費電力の2～3桁の節約効果を示す。 これは、周辺的制限とそれらを克服するアルゴリズム的単純化に焦点を当てた、完全なニューラルネットワーク実装に大きな影響を与える。

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