論文の概要: Training Spiking Neural Networks Using Lessons From Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12894v1
• Date: Mon, 27 Sep 2021 09:28:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-29 03:33:56.542315
• Title: Training Spiking Neural Networks Using Lessons From Deep Learning
• Title（参考訳）: ディープラーニングの教訓を用いたニューラルネットワークの学習
• Authors: Jason K. Eshraghian and Max Ward and Emre Neftci and Xinxin Wang and Gregor Lenz and Girish Dwivedi and Mohammed Bennamoun and Doo Seok Jeong and Wei D. Lu
• Abstract要約: シナプスとニューロンの内部構造は、ディープラーニングの未来を垣間見ることができます。 いくつかのアイデアはニューロモルフィックエンジニアリングコミュニティでよく受け入れられ、一般的に使われているが、他のアイデアはここで初めて提示または正当化されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.92786796350807
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The brain is the perfect place to look for inspiration to develop more efficient neural networks. The inner workings of our synapses and neurons provide a glimpse at what the future of deep learning might look like. This paper shows how to apply the lessons learnt from several decades of research in deep learning, gradient descent, backpropagation and neuroscience to biologically plausible spiking neural neural networks. This paper explores the delicate interplay between encoding data as spikes and the learning process; the challenges and solutions of applying gradient-based learning to spiking neural networks; the subtle link between temporal backpropagation and spike timing dependent plasticity, and how deep learning might move towards biologically plausible online learning. Some ideas are well accepted and commonly used amongst the neuromorphic engineering community, while others are presented or justified for the first time here.
• Abstract（参考訳）: 脳はより効率的なニューラルネットワークを開発するためのインスピレーションを探すのに最適な場所だ。 シナプスやニューロンの内部活動は、ディープラーニングの未来がどのようなものになるのかを垣間見せてくれる。 本稿では, 深層学習, 勾配降下, バックプロパゲーション, 神経科学などの数十年にわたる研究から学んだ教訓を, 生物学的にもっともらしいスパイクニューラルネットワークに適用する方法を示す。 本稿では,スパイクとしてのデータの符号化と学習プロセスの微妙な相互作用,ニューラルネットワークのスパイクに勾配に基づく学習を適用することの課題と解決,時間的バックプロパゲーションとスパイクタイミング依存の可塑性との微妙な関係,生物学的に有効なオンライン学習への深層学習の取り組みについて検討する。 いくつかのアイデアは広く受け入れられ、神経形工学のコミュニティで広く使われていますが、他のアイデアはここで初めて提示または正当化されます。

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