論文の概要: PC-SNN: Predictive Coding-based Local Hebbian Plasticity Learning in Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15386v2
• Date: Tue, 16 Sep 2025 03:30:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:52.493751
• Title: PC-SNN: Predictive Coding-based Local Hebbian Plasticity Learning in Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: PC-SNN:スパイクニューラルネットワークにおける予測符号化に基づく局所ヘビアン塑性学習
• Authors: Haidong Wang, Xiaogang Xiong, Mengting Lan, Yinghao Chu, Zixuan Jiang, KC Santosh, Shimin Wang, Renxin Zhong,
• Abstract要約: Spiking Neural Networks (SNN) は、脳の情報処理を非並列な生物学的確率でエミュレートする。 そこで我々は,PC-SNNを提案する。PC-SNNは,予測符号化をSNNと統合し,生物学的に可塑性,局所的なヘビアン可塑性を実現する学習フレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.026880521552153
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiking Neural Networks (SNNs), regarded as the third generation of neural networks, emulate the brain's information processing with unparalleled biological plausibility compared to traditional neural networks. However, their non-linear, event-driven dynamics pose significant challenges for training, and existing methods often deviate from neuroscientific principles of cortical learning. Drawing inspiration from predictive coding theory-a leading model of brain information processing-we propose PC-SNN, a novel learning framework that integrates predictive coding with SNNs to enable biologically plausible, local Hebbian plasticity without reliance on backpropagation. Unlike conventional SNN training approaches, PC-SNN leverages only local computations, aligning with the brain's distributed processing and overcoming the biological implausibility of global error propagation. Our classification model achieves competitive performance on the benchmark datasets, including Caltech Face/Motorbike, MNIST, and CIFAR10, surpassing state-of-the-art multi-layer SNNs. Furthermore, our predictive coding-based regression model outperforms backpropagation-based methods while adhering to local plasticity constraints, offering a scalable and biologically grounded alternative for SNN training. PC-SNN drives progress in neuromorphic computing through validating the adaptability of bio-inspired algorithms within spiking neural architectures, but also unveils novel understandings of neurocognitive learning processes, presenting a conceptual framework distinguished by its theoretical originality and functional efficacy.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットの第3世代と見なされるスパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、従来のニューラルネットと比較して、非平行な生物学的確率で脳の情報処理をエミュレートする。 しかし、その非線形でイベント駆動のダイナミクスはトレーニングに重大な課題をもたらし、既存の手法は皮質学習の神経科学的原則から逸脱することが多い。 脳情報処理の最前線モデルである予測符号化理論からインスピレーションを得たPC-SNNを提案する。 従来のSNNトレーニングアプローチとは異なり、PC-SNNは局所的な計算のみを活用し、脳の分散処理と整合し、大域的なエラー伝播の生物学的不確実性を克服する。 我々の分類モデルは、Caltech Face/Motorbike、MNIST、CIFAR10などのベンチマークデータセット上で、最先端の多層SNNを上回る競争性能を達成する。 さらに, 予測符号化に基づく回帰モデルは, 局所的可塑性制約に順応しながら, バックプロパゲーションに基づく手法より優れており, SNNトレーニングのスケーラブルで生物学的な代替手段を提供する。 PC-SNNは、スパイク神経アーキテクチャにおけるバイオインスパイアされたアルゴリズムの適応性を検証することによって、ニューロモーフィックコンピューティングの進歩を促進する一方で、神経認知学習プロセスの新たな理解を明らかにし、その理論的独創性と機能的有効性によって区別される概念的枠組みを提示している。

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