論文の概要: Multi-Objective Optimisation of Cortical Spiking Neural Networks With Genetic Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06824v1
• Date: Fri, 14 May 2021 13:35:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 04:21:22.542538
• Title: Multi-Objective Optimisation of Cortical Spiking Neural Networks With Genetic Algorithms
• Title（参考訳）: 遺伝的アルゴリズムを用いた皮質スパイクニューラルネットワークの多目的最適化
• Authors: James Fitzgerald and KongFatt Wong-Lin
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ニューロンのオール・オア・ノー・スパイキング活動を通じて通信する。 遺伝的アルゴリズム(GA)を効率的なSNNモデルに最適化する以前の研究は、単一のパラメータと目的に限られていた。 この研究は、Non-dominated sorting GA (NSGA-III) と呼ばれるGAのバージョンを適用し、同じSNN上で多目的最適化を行う可能性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7995360025953929
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spiking neural networks (SNNs) communicate through the all-or-none spiking activity of neurons. However, fitting the large number of SNN model parameters to observed neural activity patterns, for example, in biological experiments, remains a challenge. Previous work using genetic algorithm (GA) optimisation on a specific efficient SNN model, using the Izhikevich neuronal model, was limited to a single parameter and objective. This work applied a version of GA, called non-dominated sorting GA (NSGA-III), to demonstrate the feasibility of performing multi-objective optimisation on the same SNN, focusing on searching network connectivity parameters to achieve target firing rates of excitatory and inhibitory neuronal types, including across different network connectivity sparsity. We showed that NSGA-III could readily optimise for various firing rates. Notably, when the excitatory neural firing rates were higher than or equal to that of inhibitory neurons, the errors were small. Moreover, when connectivity sparsity was considered as a parameter to be optimised, the optimal solutions required sparse network connectivity. We also found that for excitatory neural firing rates lower than that of inhibitory neurons, the errors were generally larger. Overall, we have successfully demonstrated the feasibility of implementing multi-objective GA optimisation on network parameters of recurrent and sparse SNN.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ニューロンのオール・オ・ノー・スパイキング活動を通じて通信する。 しかし、多くのsnモデルパラメータを観察された神経活動パターン、例えば生物学的実験に適合させることは依然として課題である。 Izhikevichニューロンモデルを用いた特定の効率的なSNNモデルに対する遺伝的アルゴリズム(GA)の最適化は、単一のパラメータと目的に限られていた。 この研究は、非支配的ソートga(nsga-iii)と呼ばれるgaのバージョンを適用し、ネットワーク接続パラメータを探索し、異なるネットワーク接続スパーシティを含む興奮性および抑制性ニューロンタイプの標的射撃率を達成することに焦点を当て、同じsn上で多目的最適化を行うことの可能性を実証した。 我々はNSGA-IIIが様々な発射速度に容易に最適化可能であることを示した。 特に,興奮性神経発射速度が抑制ニューロンのそれと同等であった場合,誤差は小さくなった。 さらに、接続スパーシティを最適化するパラメータと見なす場合、最適解はスパースネットワーク接続が必要となる。 また,抑制ニューロンよりも低い興奮性神経発火率では,一般に誤差が大きいことがわかった。 提案手法は,再帰およびスパースSNNのネットワークパラメータに対する多目的GA最適化の実現の可能性を示すものである。

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