論文の概要: The Backpropagation Algorithm Implemented on Spiking Neuromorphic Hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07030v1
• Date: Sun, 13 Jun 2021 15:56:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-15 16:21:18.623684
• Title: The Backpropagation Algorithm Implemented on Spiking Neuromorphic Hardware
• Title（参考訳）: スパイキングニューロモルフィックハードウェアに実装したバックプロパゲーションアルゴリズム
• Authors: Alpha Renner, Forrest Sheldon, Anatoly Zlotnik, Louis Tao, Andrew Sornborger
• Abstract要約: 本稿ではパルスゲートの動的情報調整と処理に基づくニューロモルフィック・スパイクバックプロパゲーションアルゴリズムを提案する。 MNISTデータセットから桁の分類を学習する3層回路の実証を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3310896118860445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The capabilities of natural neural systems have inspired new generations of machine learning algorithms as well as neuromorphic very large-scale integrated (VLSI) circuits capable of fast, low-power information processing. However, most modern machine learning algorithms are not neurophysiologically plausible and thus are not directly implementable in neuromorphic hardware. In particular, the workhorse of modern deep learning, the backpropagation algorithm, has proven difficult to translate to neuromorphic hardware. In this study, we present a neuromorphic, spiking backpropagation algorithm based on pulse-gated dynamical information coordination and processing, implemented on Intel's Loihi neuromorphic research processor. We demonstrate a proof-of-principle three-layer circuit that learns to classify digits from the MNIST dataset. This implementation shows a path for using massively parallel, low-power, low-latency neuromorphic processors in modern deep learning applications.
• Abstract（参考訳）: 自然言語システムの能力は、新しい世代の機械学習アルゴリズムや、高速で低消費電力の情報処理が可能なニューロモルフィックな超大規模集積(VLSI)回路に影響を与えた。 しかし、現代の機械学習のアルゴリズムは神経生理学的に妥当ではないため、ニューロモルフィックなハードウェアでは直接実装できない。 特に、バックプロパゲーションアルゴリズムである現代のディープラーニングの成果は、ニューロモルフィックハードウェアへの変換が困難であることが証明されている。 本研究では,intelのloihiニューロモルフィック・リサーチ・プロセッサに実装した,パルス制御による動的情報調整と処理に基づくニューロモルフィック・スパイキングバックプロパゲーションアルゴリズムを提案する。 MNISTデータセットから桁の分類を学習する3層回路の実証を実証する。 この実装は、現代のディープラーニングアプリケーションにおいて、非常に並列で低消費電力で低遅延のニューロモルフィックプロセッサを使用するための経路を示す。

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