論文の概要: Relational representation learning with spike trains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09140v1
• Date: Wed, 18 May 2022 18:00:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-20 14:54:20.253379
• Title: Relational representation learning with spike trains
• Title（参考訳）: スパイク列車による関係表現学習
• Authors: Dominik Dold
• Abstract要約: 本稿では,スパイクパターンの時間領域を完全に活用することで,知識グラフのスパイクトレインによる埋め込みを学習できるモデルを提案する。 以上の結果から,リレーショナル知識をスパイクベースシステムに統合することで,イベントベースコンピューティングとデータをマージして,パワフルでエネルギー効率の高い人工知能アプリケーションや推論システムを構築する可能性を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Relational representation learning has lately received an increase in interest due to its flexibility in modeling a variety of systems like interacting particles, materials and industrial projects for, e.g., the design of spacecraft. A prominent method for dealing with relational data are knowledge graph embedding algorithms, where entities and relations of a knowledge graph are mapped to a low-dimensional vector space while preserving its semantic structure. Recently, a graph embedding method has been proposed that maps graph elements to the temporal domain of spiking neural networks. However, it relies on encoding graph elements through populations of neurons that only spike once. Here, we present a model that allows us to learn spike train-based embeddings of knowledge graphs, requiring only one neuron per graph element by fully utilizing the temporal domain of spike patterns. This coding scheme can be implemented with arbitrary spiking neuron models as long as gradients with respect to spike times can be calculated, which we demonstrate for the integrate-and-fire neuron model. In general, the presented results show how relational knowledge can be integrated into spike-based systems, opening up the possibility of merging event-based computing and relational data to build powerful and energy efficient artificial intelligence applications and reasoning systems.
• Abstract（参考訳）: リレーショナル表現学習は、例えば宇宙船の設計のための相互作用粒子、材料、産業プロジェクトなど、様々なシステムのモデリングの柔軟性から、近年関心が高まっている。 関係データを扱うための顕著な方法は知識グラフ埋め込みアルゴリズムであり、知識グラフの実体と関係は、その意味構造を維持しながら低次元ベクトル空間にマッピングされる。 近年,スパイキングニューラルネットワークの時間領域にグラフ要素をマッピングするグラフ埋め込み手法が提案されている。 しかし、それは1回だけスパイクするニューロンの集団を通してグラフ要素のエンコーディングに依存している。 ここでは,スパイクパターンの時間領域を完全に活用することで,グラフ要素あたりのニューロンを1つだけ必要としながら,スパイクトレインによる知識グラフの埋め込みを学習できるモデルを提案する。 この符号化方式は、スパイク時間に対する勾配を計算できる限り任意のスパイクニューロンモデルで実装することができる。 以上の結果から,リレーショナル知識をスパイクベースシステムに統合し,イベントベースコンピューティングとリレーショナルデータを統合することにより,パワフルでエネルギー効率の高い人工知能アプリケーションや推論システムを構築する可能性を示す。

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