論文の概要: Models Developed for Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04377v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 16:18:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 14:39:29.803409
• Title: Models Developed for Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワークのためのモデル
• Authors: Shahriar Rezghi Shirsavar, Abdol-Hossein Vahabie, Mohammad-Reza A. Dehaqani
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は長い間存在しており、脳のダイナミクスを理解するために研究されてきた。 本研究では,画像分類タスクにおけるSNNの構造と性能について検討した。 比較は、これらのネットワークがより複雑な問題に対して優れた能力を示すことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5801044612920815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Emergence of deep neural networks (DNNs) has raised enormous attention towards artificial neural networks (ANNs) once again. They have become the state-of-the-art models and have won different machine learning challenges. Although these networks are inspired by the brain, they lack biological plausibility, and they have structural differences compared to the brain. Spiking neural networks (SNNs) have been around for a long time, and they have been investigated to understand the dynamics of the brain. However, their application in real-world and complicated machine learning tasks were limited. Recently, they have shown great potential in solving such tasks. Due to their energy efficiency and temporal dynamics there are many promises in their future development. In this work, we reviewed the structures and performances of SNNs on image classification tasks. The comparisons illustrate that these networks show great capabilities for more complicated problems. Furthermore, the simple learning rules developed for SNNs, such as STDP and R-STDP, can be a potential alternative to replace the backpropagation algorithm used in DNNs.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)の出現は、再び人工知能ニューラルネットワーク(ANN)に対して大きな注目を集めている。 それらは最先端のモデルとなり、さまざまな機械学習課題を勝ち取った。 これらのネットワークは脳にインスパイアされているが、生物学的な可能性に欠けており、脳と構造的な違いがある。 スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は長い間存在しており、脳のダイナミクスを理解するために研究されてきた。 しかし、現実世界や複雑な機械学習タスクでの応用は限られていた。 近年,これらの課題を解決できる可能性が高まっている。 エネルギー効率と時間的ダイナミクスのため、将来の開発には多くの期待が持たれている。 本研究では,画像分類タスクにおけるSNNの構造と性能について検討した。 比較は、これらのネットワークがより複雑な問題に対して優れた能力を示すことを示している。 さらに、STDPやR-STDPのようなSNN向けに開発された単純な学習規則は、DNNで使われるバックプロパゲーションアルゴリズムを置き換える代替となる可能性がある。

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