論文の概要: Design and Mathematical Modelling of Inter Spike Interval of Temporal
Neuromorphic Encoder for Image Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09519v1
- Date: Thu, 19 May 2022 12:36:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-27 08:48:28.403967
- Title: Design and Mathematical Modelling of Inter Spike Interval of Temporal
Neuromorphic Encoder for Image Recognition
- Title(参考訳): 画像認識のための時相ニューロモルフィックエンコーダのインタースパイク間隔の設計と数学的モデル化
- Authors: Aadhitiya VS, Jani Babu Shaik, Sonal Singhal, Siona Menezes Picardo,
Nilesh Goel
- Abstract要約: 神経形コンピューティングシステムは、生体神経系の電気生理学的挙動をエミュレートする。
ニューロモルフィックコンピューティングシステムで使用されるニューラルネットワークアーキテクチャは、生物学的神経系に類似したニューラルネットワーク(SNN)をスパイクしている。
画像処理のための低消費電力ニューロモルフィックエンコーダを実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Neuromorphic computing systems emulate the electrophysiological behavior of
the biological nervous system using mixed-mode analog or digital VLSI circuits.
These systems show superior accuracy and power efficiency in carrying out
cognitive tasks. The neural network architecture used in neuromorphic computing
systems is spiking neural networks (SNNs) analogous to the biological nervous
system. SNN operates on spike trains as a function of time. A neuromorphic
encoder converts sensory data into spike trains. In this paper, a low-power
neuromorphic encoder for image processing is implemented. A mathematical model
between pixels of an image and the inter-spike intervals is also formulated.
Wherein an exponential relationship between pixels and inter-spike intervals is
obtained. Finally, the mathematical equation is validated with circuit
simulation.
- Abstract(参考訳): ニューロモルフィックコンピューティングシステムは、混合モードアナログまたはデジタルVLSI回路を用いて生体神経系の電気生理学的挙動をエミュレートする。
これらのシステムは、認知タスクの実行において優れた精度と電力効率を示す。
ニューロモルフィックコンピューティングシステムで使用されるニューラルネットワークアーキテクチャは、生物学的神経系に類似したニューラルネットワーク(SNN)をスパイクしている。
SNNは時としてスパイク列車を運行している。
ニューロモルフィックエンコーダは、感覚データをスパイクトレインに変換する。
本稿では,画像処理のための低消費電力ニューロモルフィックエンコーダを提案する。
また、画像の画素とスパイク間隔の間の数学的モデルも定式化する。
一方、画素とスパイク間隔間の指数的関係が得られる。
最後に、数式は回路シミュレーションによって検証される。
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