論文の概要: N-Omniglot: a Large-scale Neuromorphic Dataset for Spatio-Temporal Sparse Few-shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13230v2
• Date: Tue, 28 Dec 2021 11:07:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-30 12:20:00.857615
• Title: N-Omniglot: a Large-scale Neuromorphic Dataset for Spatio-Temporal Sparse Few-shot Learning
• Title（参考訳）: N-Omniglot:時空間スパースファウショット学習のための大規模ニューロモルフィックデータセット
• Authors: Yang Li, Yiting Dong, Dongcheng Zhao, Yi Zeng
• Abstract要約: 我々は、Dynamic Vision Sensor (DVS)を用いて、最初のニューロモルフィックデータセット、N-Omniglotを提供する。 1623種類の手書き文字が含まれており、クラスごとに20のサンプルしか持たない。 このデータセットは、数ショットの学習領域でSNNアルゴリズムを開発するための強力なチャレンジと適切なベンチマークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.812738608234321
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot learning (learning with a few samples) is one of the most important capacities of the human brain. However, the current artificial intelligence systems meet difficulties in achieving this ability, so as the biologically plausible spiking neural networks (SNNs). Datasets for traditional few-shot learning domains provide few amounts of temporal information. And the absence of the neuromorphic datasets has hindered the development of few-shot learning for SNNs. Here, we provide the first neuromorphic dataset: N-Omniglot, using the Dynamic Vision Sensor (DVS). It contains 1623 categories of handwritten characters, with only 20 samples per class. N-Omniglot eliminates the need for a neuromorphic dataset for SNNs with high spareness and tremendous temporal coherence. Additionally, the dataset provides a powerful challenge and a suitable benchmark for developing SNNs algorithm in the few-shot learning domain due to the chronological information of strokes. We also provide the improved nearest neighbor, convolutional network, SiameseNet, and meta-learning algorithm in spiking version for verification.
• Abstract（参考訳）: ごくわずかの学習(サンプルの学習)は人間の脳の最も重要な能力の1つである。 しかし、現在の人工知能システムは、生物学的に妥当なスパイクニューラルネットワーク(SNN)のように、この能力を達成するのに難しい。 伝統的な数ショットの学習領域のデータセットは、時間的情報が少ない。 そして、ニューロモルフィックデータセットがないことは、SNNのための数発の学習を妨げている。 ここでは、dynamic vision sensor (dvs) を用いた最初のニューロモルフィックデータセット n-omniglot を提供する。 手書き文字のカテゴリは1623種類あり、クラスごとにサンプルは20種類しかない。 N-Omniglotは、高い予備性と極めて時間的コヒーレンスを持つSNNのためのニューロモルフィックデータセットの必要性を排除する。 さらに、このデータセットは、ストロークの時系列情報のために、数ショットの学習領域でSNNアルゴリズムを開発するための強力なチャレンジと適切なベンチマークを提供する。 またspykingバージョンでは,改良された近距離,畳み込みネットワーク,siamesenet,メタラーニングアルゴリズムも提供する。

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