論文の概要: Spike-inspired Rank Coding for Fast and Accurate Recurrent Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02865v1
• Date: Wed, 6 Oct 2021 15:51:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-07 14:30:34.027537
• Title: Spike-inspired Rank Coding for Fast and Accurate Recurrent Neural Networks
• Title（参考訳）: 高速かつ高精度なリカレントニューラルネットワークのためのスパイクインスパイアされたランク符号化
• Authors: Alan Jeffares, Qinghai Guo, Pontus Stenetorp, Timoleon Moraitis
• Abstract要約: 生物学的スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、その出力の情報を時間的にエンコードすることができるが、人工ニューラルネットワーク(ANN)は従来はそうではない。 ここでは、SNNにインスパイアされたランク符号化(RC)のような時間符号化が、LSTMなどの従来のANNにも適用可能であることを示す。 RCトレーニングは推論中の時間と監視を著しく低減し、精度は最小限に抑えられる。 逐次分類の2つのおもちゃ問題と、最初の入力時間ステップ後にRCモデルが99.19%の精度を達成できる時間符号化MNISTデータセットにおいて、これらを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.986408771459261
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Biological spiking neural networks (SNNs) can temporally encode information in their outputs, e.g. in the rank order in which neurons fire, whereas artificial neural networks (ANNs) conventionally do not. As a result, models of SNNs for neuromorphic computing are regarded as potentially more rapid and efficient than ANNs when dealing with temporal input. On the other hand, ANNs are simpler to train, and usually achieve superior performance. Here we show that temporal coding such as rank coding (RC) inspired by SNNs can also be applied to conventional ANNs such as LSTMs, and leads to computational savings and speedups. In our RC for ANNs, we apply backpropagation through time using the standard real-valued activations, but only from a strategically early time step of each sequential input example, decided by a threshold-crossing event. Learning then incorporates naturally also _when_ to produce an output, without other changes to the model or the algorithm. Both the forward and the backward training pass can be significantly shortened by skipping the remaining input sequence after that first event. RC-training also significantly reduces time-to-insight during inference, with a minimal decrease in accuracy. The desired speed-accuracy trade-off is tunable by varying the threshold or a regularization parameter that rewards output entropy. We demonstrate these in two toy problems of sequence classification, and in a temporally-encoded MNIST dataset where our RC model achieves 99.19% accuracy after the first input time-step, outperforming the state of the art in temporal coding with SNNs, as well as in spoken-word classification of Google Speech Commands, outperforming non-RC-trained early inference with LSTMs.
• Abstract（参考訳）: 生物学的スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、ニューロンが発火するランク順など、出力中の情報を時間的にエンコードすることができるが、人工ニューラルネットワーク(ANN)は従来はそうではない。 その結果、ニューロモルフィックコンピューティングのためのSNNのモデルは、時間入力を扱う場合、ANNよりも高速で効率的であると考えられる。 一方、ANNは訓練が簡単で、通常は優れたパフォーマンスを実現する。 ここでは、SNNにインスパイアされたランク符号化(RC)のような時間符号化が、LSTMなどの従来のANNにも適用可能であることを示す。 ANNのためのRCでは、標準的な実値のアクティベーションを使用して時間経過とともにバックプロパゲーションを適用するが、しきい値交差イベントによって決定される各逐次入力例の戦略的早期段階からのみ適用する。 学習は、モデルやアルゴリズムに他の変更を加えることなく、自然に_when_を組み込んで出力を生成する。 第1イベント後、残りの入力シーケンスをスキップすることで、前方及び後方トレーニングパスを著しく短縮することができる。 RCトレーニングは推論中の時間と監視を著しく低減し、精度は最小限に抑えられる。 所望の速度精度トレードオフは、出力エントロピーに報酬を与える閾値または正規化パラメータを変化させることで調整可能である。 これらを2つのトイ問題であるシーケンス分類と,最初の入力時間ステップの後にrcモデルが99.19%の精度を達成する時間エンコードmnistデータセットで実証し,snsによる時間符号化における技術水準を上回り,google音声コマンドの音声単語分類において,lstmsを用いた非rc学習初期推論を上回った。

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