論文の概要: Adaptive Axonal Delays in feedforward spiking neural networks for accurate spoken word recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08607v1
• Date: Thu, 16 Feb 2023 22:19:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 16:23:35.911135
• Title: Adaptive Axonal Delays in feedforward spiking neural networks for accurate spoken word recognition
• Title（参考訳）: 正確な単語認識のためのフィードフォワードスパイクニューラルネットワークの適応軸索遅延
• Authors: Pengfei Sun, Ehsan Eqlimi, Yansong Chua, Paul Devos, Dick Botteldooren
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、正確で効率的な自動音声認識システムを構築するための有望な研究手段である。 近年のオーディオ・ツー・スパイク符号化とトレーニングアルゴリズムの進歩により、SNNを実践的なタスクに適用することが可能になった。 本研究は,複雑な時間構造をもつタスクに対して,軸索遅延を訓練する可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.018601183900039
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spiking neural networks (SNN) are a promising research avenue for building accurate and efficient automatic speech recognition systems. Recent advances in audio-to-spike encoding and training algorithms enable SNN to be applied in practical tasks. Biologically-inspired SNN communicates using sparse asynchronous events. Therefore, spike-timing is critical to SNN performance. In this aspect, most works focus on training synaptic weights and few have considered delays in event transmission, namely axonal delay. In this work, we consider a learnable axonal delay capped at a maximum value, which can be adapted according to the axonal delay distribution in each network layer. We show that our proposed method achieves the best classification results reported on the SHD dataset (92.45%) and NTIDIGITS dataset (95.09%). Our work illustrates the potential of training axonal delays for tasks with complex temporal structures.
• Abstract（参考訳）: spiking neural networks (snn)は、正確で効率的な自動音声認識システムを構築するための有望な研究道である。 近年のオーディオ・ツー・スパイク符号化とトレーニングアルゴリズムの進歩により、SNNを実践的なタスクに適用することが可能になった。 生物学的にインスパイアされたSNNはスパース非同期イベントを使って通信する。 したがって、スパイクタイピングはSNNのパフォーマンスに不可欠である。 この面では、ほとんどの作業はシナプス重みのトレーニングに焦点を当てており、イベント伝達の遅延、すなわち軸索遅延を考慮するものはほとんどない。 本研究では,学習可能な軸索遅延を最大値に設定し,各ネットワーク層の軸索遅延分布に応じて適応可能な軸索遅延について検討する。 提案手法は,SHDデータセット (92.45%) と NTIDIGITS データセット (95.09%) で報告された最良の分類結果が得られることを示す。 本研究は,複雑な時間構造をもつタスクに対する軸索遅延の訓練の可能性を示す。

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