論文の概要: Recent Advances and New Frontiers in Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07050v1
• Date: Sat, 12 Mar 2022 04:07:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-17 07:28:25.812167
• Title: Recent Advances and New Frontiers in Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワークの最近の進歩と新たなフロンティア
• Authors: Duzhen Zhang, Tielin Zhang, Shuncheng Jia, Qingyu Wang, Bo Xu
• Abstract要約: スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、脳にインスパイアされたインテリジェンス分野において広く注目を集めている。 我々は、最近の進歩を概観し、4つの主要な研究トピックからSNNの新たなフロンティアについて論じる。 我々の調査は、研究者がSNNをよりよく理解し、この分野を前進させるために新しい研究を刺激する助けになることを期待しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.371345045382104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, spiking neural networks (SNNs) have received extensive attention in the field of brain-inspired intelligence due to their rich spatially-temporal dynamics, various coding schemes, and event-driven characteristics that naturally fit the neuromorphic hardware. With the development of SNNs, brain-inspired intelligence, an emerging research field inspired by brain science achievements and aiming at artificial general intelligence, is becoming hot. In this paper, we review the recent advances and discuss the new frontiers in SNNs from four major research topics, including essential elements (i.e., spiking neuron models, encoding methods, and topology structures), datasets, optimization algorithms, and software and hardware frameworks. We hope our survey can help researchers understand SNNs better and inspire new works to advance this field.
• Abstract（参考訳）: 近年、スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、空間的時間的ダイナミクスの充実、様々なコーディングスキーム、ニューロモルフィックハードウェアに自然に適合するイベント駆動特性により、脳にインスパイアされたインテリジェンス分野に大きな注目を集めている。 脳にインスパイアされたインテリジェンスであるSNNの開発により、脳科学の成果にインスパイアされ、人工知能を目指す新たな研究分野がホットになりつつある。 本稿では,近年のsnsにおける新たなフロンティアについて,本質的要素(スパイクニューロンモデル,エンコーディング法,トポロジー構造),データセット,最適化アルゴリズム,ソフトウェアおよびハードウェアフレームワークを含む4つの主要な研究トピックから考察する。 我々の調査は、研究者がSNNをよりよく理解し、この分野を前進させるための新しい研究を促すのに役立つことを期待しています。

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