論文の概要: A Comprehensive Review of Spiking Neural Networks: Interpretation, Optimization, Efficiency, and Best Practices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10780v2
• Date: Tue, 21 Mar 2023 16:48:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-22 11:08:24.000767
• Title: A Comprehensive Review of Spiking Neural Networks: Interpretation, Optimization, Efficiency, and Best Practices
• Title（参考訳）: スパイキングニューラルネットワークの包括的レビュー : 解釈,最適化,効率,ベストプラクティス
• Authors: Kai Malcolm, Josue Casco-Rodriguez
• Abstract要約: スパイクニューラルネットワークは、低消費電力、モバイル、その他のハードウェアに制約のある設定の可能性を秘めている。 本稿では, スパイキングニューラルネットワークの解釈, 最適化, 効率, 精度に関する最近の研究成果について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Biological neural networks continue to inspire breakthroughs in neural network performance. And yet, one key area of neural computation that has been under-appreciated and under-investigated is biologically plausible, energy-efficient spiking neural networks, whose potential is especially attractive for low-power, mobile, or otherwise hardware-constrained settings. We present a literature review of recent developments in the interpretation, optimization, efficiency, and accuracy of spiking neural networks. Key contributions include identification, discussion, and comparison of cutting-edge methods in spiking neural network optimization, energy-efficiency, and evaluation, starting from first principles so as to be accessible to new practitioners.
• Abstract（参考訳）: 生物学的ニューラルネットワークは、ニューラルネットワークのパフォーマンスにブレークスルーをもたらし続けている。 しかし、低消費電力、モバイル、その他のハードウェアに制約された設定に特に魅力がある、生物学的に妥当でエネルギー効率のよいスパイクニューラルネットワークは、ニューラルネットワークの重要な領域である。 本稿では,スパイキングニューラルネットワークの解釈,最適化,効率,正確性に関する最近の進歩を概観する。 主要な貢献は、スパイキングニューラルネットワークの最適化、エネルギー効率、評価における最先端の方法の同定、議論、比較であり、最初の原則から始まり、新しい実践者がアクセスできるようにする。

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