Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning in Spiking Phasor Neural Networks

論文の概要: Deep Learning in Spiking Phasor Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00507v1
Date: Fri, 1 Apr 2022 15:06:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-20 02:38:03.519225
Title: Deep Learning in Spiking Phasor Neural Networks
Title（参考訳）: スパイクファーザーニューラルネットワークの深層学習
Authors: Connor Bybee and E. Paxon Frady and Friedrich T. Sommer
Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、低レイテンシで低消費電力のニューロモルフィックハードウェアで使用するために、ディープラーニングコミュニティの注目を集めている。本稿では,Spking Phasor Neural Networks(SPNN)を紹介する。 SPNNは複雑に評価されたディープニューラルネットワーク(DNN)に基づいており、スパイク時間による位相を表す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6767885381740952
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Spiking Neural Networks (SNNs) have attracted the attention of the deep learning community for use in low-latency, low-power neuromorphic hardware, as well as models for understanding neuroscience. In this paper, we introduce Spiking Phasor Neural Networks (SPNNs). SPNNs are based on complex-valued Deep Neural Networks (DNNs), representing phases by spike times. Our model computes robustly employing a spike timing code and gradients can be formed using the complex domain. We train SPNNs on CIFAR-10, and demonstrate that the performance exceeds that of other timing coded SNNs, approaching results with comparable real-valued DNNs.
Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、低レイテンシで低消費電力のニューロモルフィックハードウェアや、神経科学を理解するためのモデルとして、ディープラーニングコミュニティの注目を集めている。本稿では,Spking Phasor Neural Networks (SPNN)を紹介する。 SPNNは複雑な数値を持つディープニューラルネットワーク(DNN)に基づいている。我々のモデルはスパイクタイミング符号を強く利用して計算し、複雑な領域を用いて勾配を生成できる。 CIFAR-10上でSPNNを訓練し、その性能が他のタイミング符号化SNNよりも優れており、実数値DNNに匹敵する結果に近づいていることを示す。

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