論文の概要: Spyker: High-performance Library for Spiking Deep Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13659v1
- Date: Tue, 31 Jan 2023 14:25:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-01 16:20:19.221944
- Title: Spyker: High-performance Library for Spiking Deep Neural Networks
- Title（参考訳）: spyker: ディープニューラルネットワークをスパイする高性能ライブラリ
- Authors: Shahriar Rezghi Shirsavar, 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、その有望な能力のために最近明かされた。
SNNは、以前の世代のニューラルネットワークよりも高い生物学的確率で脳をシミュレートする。
我々は,C++/CUDAをスクラッチから使用して,Spykerという高性能ライブラリを実装した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Spiking neural networks (SNNs) have been recently brought to light due to
their promising capabilities. SNNs simulate the brain with higher biological
plausibility compared to previous generations of neural networks. Learning with
fewer samples and consuming less power are among the key features of these
networks. However, the theoretical advantages of SNNs have not been seen in
practice due to the slowness of simulation tools and the impracticality of the
proposed network structures. In this work, we implement a high-performance
library named Spyker using C++/CUDA from scratch that outperforms its
predecessor. Several SNNs are implemented in this work with different learning
rules (spike-timing-dependent plasticity and reinforcement learning) using
Spyker that achieve significantly better runtimes, to prove the practicality of
the library in the simulation of large-scale networks. To our knowledge, no
such tools have been developed to simulate large-scale spiking neural networks
with high performance using a modular structure. Furthermore, a comparison of
the represented stimuli extracted from Spyker to recorded electrophysiology
data is performed to demonstrate the applicability of SNNs in describing the
underlying neural mechanisms of the brain functions. The aim of this library is
to take a significant step toward uncovering the true potential of the brain
computations using SNNs.
- Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、その有望な能力のために最近明かされた。
SNNは、以前の世代のニューラルネットワークよりも高い生物学的確率で脳をシミュレートする。
サンプルの少ない学習と消費電力の削減が,これらのネットワークの重要な特徴のひとつだ。
しかし、シミュレーションツールの遅さと提案したネットワーク構造の非現実性により、SNNの理論的優位性は実際には見られていない。
本研究では,c++/cudaを用いたspykerという高性能ライブラリをスクラッチから実装した。
大規模ネットワークのシミュレーションにおけるライブラリの実用性を証明するために,Spykerを用いた学習ルール(スパイクタイミング依存の塑性と強化学習)を用いて,複数のSNNを実装した。
我々の知る限り、モジュール構造を用いて大規模スパイクニューラルネットワークを高速にシミュレートするツールは開発されていない。
さらに、Spykerから抽出された代表刺激と記録された電気生理学的データとの比較を行い、脳機能の基盤となる神経機構を記述する上でのSNNの適用性を示す。
本ライブラリの目的は,SNNを用いた脳計算の真の可能性を明らかにすることにある。
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