論文の概要: Timing-Based Backpropagation in Spiking Neural Networks Without Single-Spike Restrictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16113v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 11:38:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 14:44:09.334781
• Title: Timing-Based Backpropagation in Spiking Neural Networks Without Single-Spike Restrictions
• Title（参考訳）: 単一スパイク制限のないスパイクニューラルネットワークにおけるタイミングベースバックプロパゲーション
• Authors: Kakei Yamamoto, Yusuke Sakemi, Kazuyuki Aihara
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)のトレーニングのための新しいバックプロパゲーションアルゴリズムを提案する。 シングルスパイク制限なしで、個々のニューロンの相対多重スパイクタイミングに情報をエンコードする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8360662552057323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel backpropagation algorithm for training spiking neural networks (SNNs) that encodes information in the relative multiple spike timing of individual neurons without single-spike restrictions. The proposed algorithm inherits the advantages of conventional timing-based methods in that it computes accurate gradients with respect to spike timing, which promotes ideal temporal coding. Unlike conventional methods where each neuron fires at most once, the proposed algorithm allows each neuron to fire multiple times. This extension naturally improves the computational capacity of SNNs. Our SNN model outperformed comparable SNN models and achieved as high accuracy as non-convolutional artificial neural networks. The spike count property of our networks was altered depending on the time constant of the postsynaptic current and the membrane potential. Moreover, we found that there existed the optimal time constant with the maximum test accuracy. That was not seen in conventional SNNs with single-spike restrictions on time-to-fast-spike (TTFS) coding. This result demonstrates the computational properties of SNNs that biologically encode information into the multi-spike timing of individual neurons. Our code would be publicly available.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,個々のニューロンの相対的多重スパイクタイミングにおける情報を単一スパイク制限なしで符号化する,スパイクニューラルネットワーク(SNN)のトレーニングのための新しいバックプロパゲーションアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは、スパイクタイミングに関する正確な勾配を計算し、理想的な時間的符号化を促進するという従来のタイミングに基づく手法の利点を継承する。 各ニューロンが最大1回発火する従来の方法とは異なり、提案アルゴリズムでは各ニューロンが複数回発火することができる。 この拡張により、SNNの計算能力が自然に向上する。 我々のSNNモデルは、SNNモデルに匹敵する性能を示し、非畳み込み人工ニューラルネットワークと同じくらい高い精度で達成した。 ネットワークのスパイクカウント特性はシナプス後電流と膜電位の時間定数によって変化した。 さらに,テスト精度が最大となる最適時間定数が存在することがわかった。 従来のSNNではタイム・トゥ・ファスト・スパイク(TTFS)のコーディングに単一スパイク制限が課されていた。 この結果は、生物学的に情報を個々のニューロンのマルチスパイクタイミングにエンコードするSNNの計算特性を示す。 私たちのコードは公開されます。

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