論文の概要: Multi-scale Evolutionary Neural Architecture Search for Deep Spiking
Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10749v5
- Date: Tue, 7 Nov 2023 07:54:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-08 19:44:29.963810
- Title: Multi-scale Evolutionary Neural Architecture Search for Deep Spiking
Neural Networks
- Title（参考訳）: ディープスパイクニューラルネットワークのためのマルチスケール進化的ニューラルネットワーク探索
- Authors: Wenxuan Pan, Feifei Zhao, Guobin Shen, Yi Zeng
- Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)のためのマルチスケール進化型ニューラルネットワーク探索(MSE-NAS)を提案する。
MSE-NASは脳にインスパイアされた間接的評価機能であるRepresentational Dissimilarity Matrices(RDMs)を介して、個々のニューロンの操作、複数の回路モチーフの自己組織化の統合、およびグローバルなモチーフ間の接続を進化させる
提案アルゴリズムは,静的データセットとニューロモルフィックデータセットのシミュレーションステップを短縮して,最先端(SOTA)性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.271032282434803
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Spiking Neural Networks (SNNs) have received considerable attention not only
for their superiority in energy efficiency with discrete signal processing but
also for their natural suitability to integrate multi-scale biological
plasticity. However, most SNNs directly adopt the structure of the
well-established Deep Neural Networks (DNNs), and rarely automatically design
Neural Architecture Search (NAS) for SNNs. The neural motifs topology, modular
regional structure and global cross-brain region connection of the human brain
are the product of natural evolution and can serve as a perfect reference for
designing brain-inspired SNN architecture. In this paper, we propose a
Multi-Scale Evolutionary Neural Architecture Search (MSE-NAS) for SNN,
simultaneously considering micro-, meso- and macro-scale brain topologies as
the evolutionary search space. MSE-NAS evolves individual neuron operation,
self-organized integration of multiple circuit motifs, and global connectivity
across motifs through a brain-inspired indirect evaluation function,
Representational Dissimilarity Matrices (RDMs). This training-free fitness
function could greatly reduce computational consumption and NAS's time, and its
task-independent property enables the searched SNNs to exhibit excellent
transferability on multiple datasets. Furthermore, MSE-NAS show robustness
against the training method and noise. Extensive experiments demonstrate that
the proposed algorithm achieves state-of-the-art (SOTA) performance with
shorter simulation steps on static datasets (CIFAR10, CIFAR100) and
neuromorphic datasets (CIFAR10-DVS and DVS128-Gesture). The thorough analysis
also illustrates the significant performance improvement and consistent
bio-interpretability deriving from the topological evolution at different
scales and the RDMs fitness function.
- Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、離散的な信号処理によるエネルギー効率の優位性だけでなく、マルチスケールの生物学的可塑性を統合する自然的適合性にも大きな注目を集めている。
しかし、ほとんどのSNNは、確立されたディープニューラルネットワーク(DNN)の構造を直接採用しており、SNNのために自動的にニューラルネットワーク探索(NAS)を設計することは滅多にない。
神経モチーフのトポロジー、モジュール型地域構造、人間の脳のグローバルな横断脳領域接続は自然進化の産物であり、脳にインスパイアされたSNNアーキテクチャを設計するための完璧なリファレンスとなる。
本稿では,マイクロ,メソ,マクロの脳トポロジを進化探索空間として考慮し,SNNのためのマルチスケール進化型ニューラルネットワーク探索(MSE-NAS)を提案する。
MSE-NASは、個々のニューロンの操作、複数の回路モチーフの自己組織化の統合、脳にインスパイアされた間接的評価機能であるRepresentational Dissimilarity Matrices (RDMs)を通じて、グローバルなモチーフ間の接続を進化させる。
このトレーニング不要な適合関数は、計算消費とNASの時間を大幅に削減し、そのタスク非依存性により、検索されたSNNが複数のデータセットに優れた転送性を示すことができる。
さらに,MSE-NASはトレーニング法やノイズに対して堅牢性を示す。
提案アルゴリズムは静的データセット (CIFAR10, CIFAR100) とニューロモルフィックデータセット (CIFAR10-DVS, DVS128-Gesture) のシミュレーションステップを短縮して, 最先端 (SOTA) 性能を実現することを示した。
網羅的な分析はまた、異なるスケールでのトポロジ的進化とRDMの適合関数から導かれる顕著な性能改善と一貫した生体解釈可能性を示している。
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