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。

関連論文リスト

• Advancing Spatio-Temporal Processing in Spiking Neural Networks through Adaptation [6.233189707488025]
  本稿では、適応LIFニューロンとそのネットワークの動的、計算的、および学習特性について分析する。 適応LIFニューロンのネットワークの優越性は、複雑な時系列の予測と生成にまで及んでいることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T12:49:58Z)
• Temporal Spiking Neural Networks with Synaptic Delay for Graph Reasoning [91.29876772547348]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的にインスパイアされたニューラルネットワークモデルとして研究されている。 本稿では,SNNがシナプス遅延と時間符号化とを併用すると,グラフ推論の実行(知識)に長けていることを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T05:53:30Z)
• ELiSe: Efficient Learning of Sequences in Structured Recurrent Networks [1.5931140598271163]
  局所的な常時オンおよび位相自由可塑性のみを用いて,効率的な学習シーケンスのモデルを構築した。 鳥の鳴き声学習のモックアップでELiSeの能力を実証し、パラメトリゼーションに関してその柔軟性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T17:30:34Z)
• Long Short-term Memory with Two-Compartment Spiking Neuron [64.02161577259426]
  LSTM-LIFとよばれる,生物学的にインスパイアされたLong Short-Term Memory Leaky Integrate-and-Fireのスパイキングニューロンモデルを提案する。 実験結果は,時間的分類タスクの多種多様な範囲において,優れた時間的分類能力,迅速な訓練収束,ネットワークの一般化性,LSTM-LIFモデルの高エネルギー化を実証した。 したがって、この研究は、新しいニューロモルフィック・コンピューティング・マシンにおいて、困難な時間的処理タスクを解決するための、無数の機会を開放する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-14T08:51:03Z)
• How neural networks learn to classify chaotic time series [77.34726150561087]
  本研究では,通常の逆カオス時系列を分類するために訓練されたニューラルネットワークの内部動作について検討する。 入力周期性とアクティベーション周期の関係は,LKCNNモデルの性能向上の鍵となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-04T08:53:27Z)
• Surrogate Gradient Spiking Neural Networks as Encoders for Large Vocabulary Continuous Speech Recognition [91.39701446828144]
  スパイクニューラルネットワークは, 代理勾配法を用いて, 通常のリカレントニューラルネットワークのように訓練可能であることを示す。 彼らは音声コマンド認識タスクについて有望な結果を示した。 繰り返し発生する非スパイキングとは対照的に、ゲートを使わずに爆発する勾配問題に対して堅牢性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-01T12:36:26Z)
• Reducing Catastrophic Forgetting in Self Organizing Maps with Internally-Induced Generative Replay [67.50637511633212]
  生涯学習エージェントは、パターン知覚データの無限のストリームから継続的に学習することができる。 適応するエージェントを構築する上での歴史的難しさの1つは、ニューラルネットワークが新しいサンプルから学ぶ際に、以前取得した知識を維持するのに苦労していることである。 この問題は破滅的な忘れ(干渉)と呼ばれ、今日の機械学習の領域では未解決の問題のままである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-09T07:11:14Z)
• Backpropagation with Biologically Plausible Spatio-Temporal Adjustment For Training Deep Spiking Neural Networks [5.484391472233163]
  ディープラーニングの成功は、バックプロパゲーションとは分離できない。 本研究では, 膜電位とスパイクの関係を再考する, 生体可塑性空間調整法を提案する。 次に,生物学的に妥当な時間的調整を提案し,時間的次元のスパイクを横切る誤差を伝搬させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-17T15:55:51Z)
• A Study On the Effects of Pre-processing On Spatio-temporal Action Recognition Using Spiking Neural Networks Trained with STDP [0.0]
  ビデオ分類タスクにおいて,教師なし学習手法で訓練したSNNの行動を研究することが重要である。 本稿では,時間情報を静的な形式に変換し,遅延符号化を用いて視覚情報をスパイクに変換する手法を提案する。 スパイクニューラルネットワークを用いた行動認識における行動の形状と速度の類似性の効果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T07:07:48Z)
• Rectified Linear Postsynaptic Potential Function for Backpropagation in Deep Spiking Neural Networks [55.0627904986664]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、時間的スパイクパターンを用いて情報を表現し、伝達する。 本稿では,情報符号化,シナプス可塑性,意思決定におけるスパイクタイミングダイナミクスの寄与について検討し,将来のDeepSNNやニューロモルフィックハードウェアシステムの設計への新たな視点を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-26T11:13:07Z)
• Depth Enables Long-Term Memory for Recurrent Neural Networks [0.0]
  本稿では,スタートエンド分離ランク(Start-End separation rank)と呼ばれる時間的情報フローを支援するネットワークの能力を評価する。 より深い再帰的ネットワークは、浅いネットワークで支えられるものよりも高いスタートエンド分離ランクをサポートすることを証明している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-23T10:29:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。