論文の概要: Spike-based local synaptic plasticity: A survey of computational models
and neuromorphic circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15536v1
- Date: Fri, 30 Sep 2022 15:35:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-03 15:23:12.919652
- Title: Spike-based local synaptic plasticity: A survey of computational models
and neuromorphic circuits
- Title（参考訳）: スパイクに基づく局所シナプス可塑性:計算モデルとニューロモルフィック回路に関する調査
- Authors: Lyes Khacef, Philipp Klein, Matteo Cartiglia, Arianna Rubino, Giacomo
Indiveri, Elisabetta Chicca
- Abstract要約: シナプス可塑性のモデル化における歴史的,ボトムアップ的,トップダウン的なアプローチを概観する。
スパイクベース学習ルールの低レイテンシおよび低消費電力ハードウェア実装をサポートする計算プリミティブを同定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8464222520424338
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Understanding how biological neural networks carry out learning using
spike-based local plasticity mechanisms can lead to the development of
powerful, energy-efficient, and adaptive neuromorphic processing systems. A
large number of spike-based learning models have recently been proposed
following different approaches. However, it is difficult to assess if and how
they could be mapped onto neuromorphic hardware, and to compare their features
and ease of implementation. To this end, in this survey, we provide a
comprehensive overview of representative brain-inspired synaptic plasticity
models and mixed-signal \acs{CMOS} neuromorphic circuits within a unified
framework. We review historical, bottom-up, and top-down approaches to modeling
synaptic plasticity, and we identify computational primitives that can support
low-latency and low-power hardware implementations of spike-based learning
rules. We provide a common definition of a locality principle based on pre- and
post-synaptic neuron information, which we propose as a fundamental requirement
for physical implementations of synaptic plasticity. Based on this principle,
we compare the properties of these models within the same framework, and
describe the mixed-signal electronic circuits that implement their computing
primitives, pointing out how these building blocks enable efficient on-chip and
online learning in neuromorphic processing systems.
- Abstract（参考訳）: スパイクに基づく局所可塑性機構を用いた学習を生物ニューラルネットがどのように行うかを理解することは、強力でエネルギー効率が高く、適応的なニューロモルフィックな処理システムの開発に繋がる。
最近、スパイクベースの学習モデルが様々なアプローチで提案されている。
しかし、ニューロモルフィックハードウェアにどのようにマッピングできるかを評価することは困難であり、それらの特徴と実装の容易さを比較することは困難である。
そこで本研究では,脳にインスパイアされたシナプス可塑性モデルと混合信号 \acs{CMOS} ニューロモルフィック回路の総合的な概要について述べる。
我々は,synaptic plasticityのモデル化における履歴,ボトムアップ,トップダウンのアプローチを概観し,スパイクベースの学習ルールの低遅延・低消費電力ハードウェア実装をサポートする計算プリミティブを同定する。
シナプス前およびシナプス後ニューロン情報に基づく局所性原理の共通定義を提供し,シナプス可塑性の物理的実装の基本的な要件として提案する。
この原理に基づき、同じフレームワーク内でこれらのモデルの特性を比較し、計算プリミティブを実装する混合信号電子回路を記述し、ニューロモルフィックな処理システムにおいて、これらのビルディングブロックがどのように効率的なオンチップおよびオンライン学習を可能にするかを指摘する。
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