論文の概要: A temporally and spatially local spike-based backpropagation algorithm to enable training in hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09755v2
• Date: Thu, 24 Aug 2023 12:44:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-25 19:03:25.484587
• Title: A temporally and spatially local spike-based backpropagation algorithm to enable training in hardware
• Title（参考訳）: ハードウェアのトレーニングを可能にする時間的および空間的局所的なスパイクベースバックプロパゲーションアルゴリズム
• Authors: Anmol Biswas, Vivek Saraswat, Udayan Ganguly
• Abstract要約: Spiking Neural Networks (SNN)は、分類タスクのためのハードウェア効率の良いアーキテクチャとして登場した。 非スパイキング人工ニューラルネットワーク(ANN)で使用される強力なバックプロパゲーション(BP)技術を採用する試みはいくつかある。
• 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: Spiking Neural Networks (SNNs) have emerged as a hardware efficient architecture for classification tasks. The challenge of spike-based encoding has been the lack of a universal training mechanism performed entirely using spikes. There have been several attempts to adopt the powerful backpropagation (BP) technique used in non-spiking artificial neural networks (ANN): (1) SNNs can be trained by externally computed numerical gradients. (2) A major advancement towards native spike-based learning has been the use of approximate Backpropagation using spike-time dependent plasticity (STDP) with phased forward/backward passes. However, the transfer of information between such phases for gradient and weight update calculation necessitates external memory and computational access. This is a challenge for standard neuromorphic hardware implementations. In this paper, we propose a stochastic SNN based Back-Prop (SSNN-BP) algorithm that utilizes a composite neuron to simultaneously compute the forward pass activations and backward pass gradients explicitly with spikes. Although signed gradient values are a challenge for spike-based representation, we tackle this by splitting the gradient signal into positive and negative streams. We show that our method approaches BP ANN baseline with sufficiently long spike-trains. Finally, we show that the well-performing softmax cross-entropy loss function can be implemented through inhibitory lateral connections enforcing a Winner Take All (WTA) rule. Our SNN with a 2-layer network shows excellent generalization through comparable performance to ANNs with equivalent architecture and regularization parameters on static image datasets like MNIST, Fashion-MNIST, Extended MNIST, and temporally encoded image datasets like Neuromorphic MNIST datasets. Thus, SSNN-BP enables BP compatible with purely spike-based neuromorphic hardware.
• Abstract（参考訳）: spiking neural networks(snn)は、分類タスクのハードウェア効率のよいアーキテクチャとして登場した。 スパイクベースの符号化の課題は、スパイクを用いた普遍的なトレーニング機構が欠如していることである。 非スパイキング人工ニューラルネットワーク(ANN)で使用される強力なバックプロパゲーション(BP)技術を採用する試みはいくつかある。 2) ネイティブスパイクベースの学習に向けての大きな進歩は, 段階的前方/後方パスを有するスパイク時間依存塑性(STDP)を用いた近似バックプロパゲーションの利用である。 しかし、勾配と重み更新計算のためのそのような位相間の情報転送は、外部記憶と計算アクセスを必要とする。 これは標準的なニューロモルフィックハードウェア実装の課題である。 本稿では,合成ニューロンを用いた確率的SNNベースのバックプロップ(SSNN-BP)アルゴリズムを提案する。 符号付き勾配値はスパイクベース表現の課題であるが、勾配信号を正と負のストリームに分割することでこの問題に取り組む。 提案手法はBP ANNベースラインに十分に長いスパイクトレインで接近することを示す。 最後に, 最善のソフトマックスクロスエントロピー損失関数は, 勝者がオール(wta)ルールを強制する抑制的な側方接続によって実現可能であることを示す。 MNIST, Fashion-MNIST, Extended MNIST, 時間エンコードされた画像データセット, ニューロモルフィックなMNISTデータセットなど, 静的な画像データセットに対して, 等価なアーキテクチャと正規化パラメータを持つANNと同等の性能で, 優れた一般化を示す。 したがって、SSNN-BPは純粋にスパイクベースのニューロモルフィックハードウェアとのBP互換を可能にする。

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