論文の概要: A Spatial-channel-temporal-fused Attention for Spiking Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10837v3
- Date: Sun, 28 May 2023 09:44:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-31 03:30:58.336294
- Title: A Spatial-channel-temporal-fused Attention for Spiking Neural Networks
- Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワークのための時空間拡散注意法
- Authors: Wuque Cai, Hongze Sun, Rui Liu, Yan Cui, Jun Wang, Yang Xia, Dezhong
Yao, and Daqing Guo
- Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、計算戦略を模倣し、情報処理においてかなりの能力を示す。
本研究では,SNNを誘導し,対象領域を効率的に捕捉する空間チャネル時間拡散アテンション(SCTFA)モジュールを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.759491656618468
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Spiking neural networks (SNNs) mimic brain computational strategies, and
exhibit substantial capabilities in spatiotemporal information processing. As
an essential factor for human perception, visual attention refers to the
dynamic process for selecting salient regions in biological vision systems.
Although visual attention mechanisms have achieved great success in computer
vision applications, they are rarely introduced into SNNs. Inspired by
experimental observations on predictive attentional remapping, we propose a new
spatial-channel-temporal-fused attention (SCTFA) module that can guide SNNs to
efficiently capture underlying target regions by utilizing accumulated
historical spatial-channel information in the present study. Through a
systematic evaluation on three event stream datasets (DVS Gesture,
SL-Animals-DVS and MNIST-DVS), we demonstrate that the SNN with the SCTFA
module (SCTFA-SNN) not only significantly outperforms the baseline SNN (BL-SNN)
and two other SNN models with degenerated attention modules, but also achieves
competitive accuracy with existing state-of-the-art methods. Additionally, our
detailed analysis shows that the proposed SCTFA-SNN model has strong robustness
to noise and outstanding stability when faced with incomplete data, while
maintaining acceptable complexity and efficiency. Overall, these findings
indicate that incorporating appropriate cognitive mechanisms of the brain may
provide a promising approach to elevate the capabilities of SNNs.
- Abstract（参考訳）: スパイクニューラルネットワーク(SNN)は脳の計算戦略を模倣し、時空間情報処理においてかなりの能力を示す。
人間の知覚に必須の要素として、視覚注意は生物視覚システムにおいてサルエント領域を選択するダイナミックなプロセスを指す。
視覚注意機構はコンピュータビジョンアプリケーションで大きな成功を収めているが、snsに導入されることは滅多にない。
そこで本研究では,SNNを誘導し,蓄積した歴史的空間チャネル情報を利用して,対象領域を効果的に捉えることのできる,空間チャネル融合型注意モジュール(SCTFA)を提案する。
3つのイベントストリームデータセット(DVS Gesture, SL-Animals-DVS, MNIST-DVS)の体系的評価により、SCTFAモジュール(SCTFA-SNN)を用いたSNNが、ベースラインSNN(BL-SNN)と他の2つのSNNモデルに分解された注目モジュールを著しく上回るだけでなく、既存の最先端手法との競合精度も達成できることを示した。
さらに,SCTFA-SNNモデルでは,不完全なデータに直面する場合,ノイズに対する強い頑健さと優れた安定性を保ちながら,複雑性と効率の維持を図っている。
これらの結果は、脳の適切な認知機構を組み込むことが、SNNの能力を高めるための有望なアプローチをもたらすことを示唆している。
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