論文の概要: Construction of a spike-based memory using neural-like logic gates based
on Spiking Neural Networks on SpiNNaker
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03957v1
- Date: Wed, 8 Jun 2022 15:22:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-26 14:50:11.270186
- Title: Construction of a spike-based memory using neural-like logic gates based
on Spiking Neural Networks on SpiNNaker
- Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワークを用いた神経様論理ゲートを用いたスパイクベースメモリの構築
- Authors: Alvaro Ayuso-Martinez, Daniel Casanueva-Morato, Juan P.
Dominguez-Morales, Angel Jimenez-Fernandez and Gabriel Jimenez-Moreno
- Abstract要約: この研究は、コンピュータアーキテクチャにおいて最も重要なコンポーネントの1つであるメモリのスパイク実装を示す。
実験はSpiNNakerのニューロモルフィックプラットフォーム上で行われ、提示されたブロックの構築に使用されるアプローチを検証することができた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Neuromorphic engineering concentrates the efforts of a large number of
researchers due to its great potential as a field of research, in a search for
the exploitation of the advantages of the biological nervous system and the
brain as a whole for the design of more efficient and real-time capable
applications. For the development of applications as close to biology as
possible, Spiking Neural Networks (SNNs) are used, considered
biologically-plausible and that form the third generation of Artificial Neural
Networks (ANNs). Since some SNN-based applications may need to store data in
order to use it later, something that is present both in digital circuits and,
in some form, in biology, a spiking memory is needed. This work presents a
spiking implementation of a memory, which is one of the most important
components in the computer architecture, and which could be essential in the
design of a fully spiking computer. In the process of designing this spiking
memory, different intermediate components were also implemented and tested. The
tests were carried out on the SpiNNaker neuromorphic platform and allow to
validate the approach used for the construction of the presented blocks. In
addition, this work studies in depth how to build spiking blocks using this
approach and includes a comparison between it and those used in other similar
works focused on the design of spiking components, which include both spiking
logic gates and spiking memory. All implemented blocks and developed tests are
available in a public repository.
- Abstract（参考訳）: 神経形工学は、生物学的神経系と脳全体の利点の活用を、より効率的でリアルタイムに機能するアプリケーションの設計のために探究するために、研究分野として大きな可能性のために、多くの研究者の努力を集中させる。
できる限り生物学に近いアプリケーションの開発には、スパイクニューラルネットワーク(snn)が使われ、生物学的に賞賛され、第3世代の人工ニューラルネットワーク(anns)を形成する。
一部のsnベースのアプリケーションは、後で使用するためにデータを保存する必要があるため、デジタル回路と何らかの形で生物学において、スパイクメモリが必要である。
この研究は、コンピュータアーキテクチャにおいて最も重要なコンポーネントの1つであるメモリのスパイク実装を示し、完全にスパイクするコンピュータの設計に不可欠である可能性がある。
このスパイクメモリを設計する過程で、異なる中間コンポーネントも実装され、テストされた。
実験はSpiNNakerニューロモルフィックプラットフォーム上で行われ、提示されたブロックの構築に使用されるアプローチを検証することができた。
さらに、このアプローチを使ってスパイクブロックを構築する方法を深く研究し、スパイクロジックゲートとスパイクメモリの両方を含むスパイクコンポーネントの設計に焦点を当てた他の類似の作業で使用されるものとの比較を含む。
すべての実装されたブロックと開発済みのテストはパブリックリポジトリで利用できる。
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