Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantization in Spiking Neural Networks

論文の概要: Quantization in Spiking Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08012v1
Date: Sat, 13 May 2023 21:43:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-16 18:11:06.053638
Title: Quantization in Spiking Neural Networks
Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワークの量子化
Authors: Bernhard A. Moser and Michael Lunglmayr
Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)では、各ノードにおいて重み付きディラックパルスの入力シーケンスを重み付きディラックパルスの出力シーケンスに変換する。この写像は量子化作用素として理解でき、アレクセイヴィチノルムを用いて量子化誤差に対応する公式を述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In spiking neural networks (SNN), at each node, an incoming sequence of weighted Dirac pulses is converted into an output sequence of weighted Dirac pulses by a leaky-integrate-and-fire (LIF) neuron model based on spike aggregation and thresholding. We show that this mapping can be understood as a quantization operator and state a corresponding formula for the quantization error by means of the Alexiewicz norm. This analysis has implications for rethinking re-initialization in the LIF model, leading to the proposal of 'reset-to-mod' as a modulo-based reset variant.
Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)では、各ノードで重み付きディラックパルスの入力シーケンスをスパイク集約としきい値の閾値に基づく漏れ積分(LIF)ニューロンモデルにより重み付きディラックパルスの出力シーケンスに変換する。この写像は量子化作用素として理解でき、アレクセイヴィチノルムを用いて量子化誤差に対応する公式を述べる。この分析は LIF モデルにおける再初期化の再考に影響を及ぼし、モジュロベースのリセット変種として 'reset-to-mod' を提案する。

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