論文の概要: Spiking Neural Networks for event-based action recognition: A new task
to understand their advantage
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14915v2
- Date: Tue, 8 Aug 2023 10:30:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-09 17:43:09.706003
- Title: Spiking Neural Networks for event-based action recognition: A new task
to understand their advantage
- Title(参考訳): イベントベース行動認識のためのスパイクニューラルネットワーク:その利点を理解するための新しいタスク
- Authors: Alex Vicente-Sola, Davide L. Manna, Paul Kirkland, Gaetano Di
Caterina, Trevor Bihl
- Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、そのユニークな時間的ダイナミクスによって特徴づけられる。
フィードフォワードニューラルネットワークにおいて、スパイキングニューロンが時間的特徴抽出を可能にする方法を示す。
また,時間依存重みと正規化が時間的注意による順序の理解につながることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.7829352305480283
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Spiking Neural Networks (SNN) are characterised by their unique temporal
dynamics, but the properties and advantages of such computations are still not
well understood. In order to provide answers, in this work we demonstrate how
Spiking neurons can enable temporal feature extraction in feed-forward neural
networks without the need for recurrent synapses, showing how their
bio-inspired computing principles can be successfully exploited beyond energy
efficiency gains and evidencing their differences with respect to conventional
neurons. This is demonstrated by proposing a new task, DVS-Gesture-Chain
(DVS-GC), which allows, for the first time, to evaluate the perception of
temporal dependencies in a real event-based action recognition dataset. Our
study proves how the widely used DVS Gesture benchmark could be solved by
networks without temporal feature extraction, unlike the new DVS-GC which
demands an understanding of the ordering of the events. Furthermore, this setup
allowed us to unveil the role of the leakage rate in spiking neurons for
temporal processing tasks and demonstrated the benefits of "hard reset"
mechanisms. Additionally, we also show how time-dependent weights and
normalization can lead to understanding order by means of temporal attention.
- Abstract(参考訳): スパイキングニューラルネットワーク(snn)は、その独特の時間ダイナミクスによって特徴付けられるが、そのような計算の性質と利点はまだよく分かっていない。
そこで本研究では,スパイキングニューロンが繰り返しシナプスを必要とせずに,フィードフォワードニューラルネットワークの時間的特徴抽出を可能にし,そのバイオインスパイアされた計算原理をエネルギー効率の向上を超えてうまく活用し,従来のニューロンとの違いを推定する方法を示す。
これは、dvs-gesture-chain(dvs-gc)という新しいタスクを提案し、実イベントベースのアクション認識データセットにおける時間依存の知覚を初めて評価する。
本研究は,イベントの順序の理解を必要とする新しいDVS-GCと異なり,時間的特徴抽出を伴わないネットワークで広く使用されているDVS Gestureベンチマークを解く方法を示す。
さらに,この機構により,スパイクニューロンの時間的処理における漏洩率の役割を明らかにし,「ハードリセット」機構の利点を実証した。
さらに,時間依存重みと正規化が時間的注意による順序の理解につながることを示す。
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