論文の概要: BackEISNN: A Deep Spiking Neural Network with Adaptive Self-Feedback and Balanced Excitatory-Inhibitory Neurons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13004v1
• Date: Thu, 27 May 2021 08:38:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 07:21:52.295282
• Title: BackEISNN: A Deep Spiking Neural Network with Adaptive Self-Feedback and Balanced Excitatory-Inhibitory Neurons
• Title（参考訳）: BackEISNN: 適応型自己フィードバックと平衡性興奮抑制ニューロンを備えたディープスパイキングニューラルネットワーク
• Authors: Dongcheng Zhao, Yi Zeng, Yang Li
• Abstract要約: スパイクニューラルネットワーク(SNN)は離散スパイクを通して情報を伝達し、空間時間情報を処理するのによく機能する。 適応型自己フィードバックと平衡興奮性および抑制性ニューロン(BackEISNN)を用いた深部スパイクニューラルネットワークを提案する。 MNIST、FashionMNIST、N-MNISTのデータセットに対して、我々のモデルは最先端の性能を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.956708722109415
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiking neural networks (SNNs) transmit information through discrete spikes, which performs well in processing spatial-temporal information. Due to the non-differentiable characteristic, there still exist difficulties in designing well-performed SNNs. Recently, SNNs trained with backpropagation have shown superior performance due to the proposal of the gradient approximation. However, the performance on complex tasks is still far away from the deep neural networks. Taking inspiration from the autapse in the brain which connects the spiking neurons with a self-feedback connection, we apply an adaptive time-delayed self-feedback on the membrane potential to regulate the spike precisions. As well as, we apply the balanced excitatory and inhibitory neurons mechanism to control the spiking neurons' output dynamically. With the combination of the two mechanisms, we propose a deep spiking neural network with adaptive self-feedback and balanced excitatory and inhibitory neurons (BackEISNN). The experimental results on several standard datasets have shown that the two modules not only accelerate the convergence of the network but also improve the accuracy. For the MNIST, FashionMNIST, and N-MNIST datasets, our model has achieved state-of-the-art performance. For the CIFAR10 dataset, our BackEISNN also gets remarkable performance on a relatively light structure that competes against state-of-the-art SNNs.
• Abstract（参考訳）: スパイクニューラルネットワーク(SNN)は離散スパイクを通して情報を伝達し、空間的時間的情報を処理する。 微分不可能な特性のため、良好な性能を持つSNNの設計には依然として困難がある。 近年,バックプロパゲーションで訓練されたsnsは勾配近似の提案により優れた性能を示している。 しかし、複雑なタスクのパフォーマンスは、ディープニューラルネットワークからはまだ遠く離れている。 スパイクニューロンを自己フィードバック接続で接続する脳の自発性からインスピレーションを得て, 膜電位に適応時間遅延自己フィードバックを適用してスパイク精度を調節する。 また, 刺激ニューロンの出力を動的に制御するために, 平衡興奮ニューロンと抑制ニューロンの機構を適用した。 これら2つのメカニズムを組み合わせることで,適応的な自己フィードバックと興奮と抑制のバランスがとれた神経回路(BackEISNN)を提案する。 いくつかの標準データセットの実験結果は、2つのモジュールがネットワークの収束を加速するだけでなく、精度を向上させることを示した。 MNIST、FashionMNIST、N-MNISTのデータセットに対して、我々のモデルは最先端の性能を達成した。 CIFAR10データセットでは、BackEISNNは、最先端のSNNと競合する比較的軽量な構造でも素晴らしいパフォーマンスを得られる。

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