論文の概要: Spikingformer: Spike-driven Residual Learning for Transformer-based Spiking Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11954v1
• Date: Mon, 24 Apr 2023 09:44:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 15:31:28.739952
• Title: Spikingformer: Spike-driven Residual Learning for Transformer-based Spiking Neural Network
• Title（参考訳）: Spikingformer: トランスフォーマーに基づくスパイクニューラルネットワークのためのスパイク駆動残差学習
• Authors: Chenlin Zhou, Liutao Yu, Zhaokun Zhou, Han Zhang, Zhengyu Ma, Huihui Zhou, Yonghong Tian
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、人工ニューラルネットワークに代わる有望なエネルギー効率の代替手段を提供する。 SNNは、残余接続の構造によって引き起こされる非スパイク計算に悩まされる。 我々は、純粋なトランスをベースとしたスパイクニューラルネットワークであるSpkingformerを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.932683405796126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiking neural networks (SNNs) offer a promising energy-efficient alternative to artificial neural networks, due to their event-driven spiking computation. However, state-of-the-art deep SNNs (including Spikformer and SEW ResNet) suffer from non-spike computations (integer-float multiplications) caused by the structure of their residual connection. These non-spike computations increase SNNs' power consumption and make them unsuitable for deployment on mainstream neuromorphic hardware, which only supports spike operations. In this paper, we propose a hardware-friendly spike-driven residual learning architecture for SNNs to avoid non-spike computations. Based on this residual design, we develop Spikingformer, a pure transformer-based spiking neural network. We evaluate Spikingformer on ImageNet, CIFAR10, CIFAR100, CIFAR10-DVS and DVS128 Gesture datasets, and demonstrated that Spikingformer outperforms the state-of-the-art in directly trained pure SNNs as a novel advanced backbone (74.79$\%$ top-1 accuracy on ImageNet, + 1.41$\%$ compared with Spikformer). Furthermore, our experiments verify that Spikingformer effectively avoids non-spike computations and reduces energy consumption by 60.34$\%$ compared with Spikformer on ImageNet. To our best knowledge, this is the first time that a pure event-driven transformer-based SNN has been developed.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、イベント駆動のスパイキング計算のために、人工ニューラルネットワークに代わる有望なエネルギー効率を提供する。 しかし、現在最先端の深層SNN(SpikformerやSEW ResNetなど)は、その残余接続構造に起因する非スパイク計算(整数-フロート乗法)に悩まされている。 これらの非スパイク計算はSNNの消費電力を増大させ、スパイク操作のみをサポートする主流のニューロモルフィックハードウェアへの展開に適さないものにする。 本稿では,非スパイク計算を回避するため,SNNのためのハードウェアフレンドリーなスパイク駆動残差学習アーキテクチャを提案する。 この残差設計に基づき、純粋なトランスベースのスパイキングニューラルネットワークであるspikingformerを開発した。 我々は、ImageNet, CIFAR10, CIFAR100, CIFAR10-DVS, DVS128 Gestureデータセット上でSpkingformerを評価し、Spkingformerが、新しい高度なバックボーンとして、直接訓練された純粋なSNNの最先端技術よりも優れていることを示した。 さらに,Spykingformer が非スパイク計算を効果的に回避し,ImageNet の Spikformer と比較してエネルギー消費量を 60.34$\% 削減できることを確認した。 私たちの知る限りでは、純粋なイベント駆動トランスフォーマーベースのSNNが開発されたのは今回が初めてです。

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