論文の概要: Neural information coding for efficient spike-based image denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11898v1
• Date: Mon, 15 May 2023 09:05:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-28 05:18:33.011431
• Title: Neural information coding for efficient spike-based image denoising
• Title（参考訳）: 効率的なスパイクベース画像復調のためのニューラル情報符号化
• Authors: Andrea Castagnetti, Alain Pegatoquet, Beno\^it Miramond
• Abstract要約: 本研究では,ガウス聴覚のためのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)について検討する。 本稿では,Leaky Integrate and Fire(LIF)ニューロンによる情報変換処理の形式的解析を提案する。 我々は、その性能を古典的なレートコーディング機構と比較する。 その結果, LIFニューロンを用いたSNNは, 計算コストを抑えつつ, 競争性能を向上できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374058
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) have outreached the performance of classical algorithms for image restoration tasks. However most of these methods are not suited for computational efficiency and are therefore too expensive to be executed on embedded and mobile devices. In this work we investigate Spiking Neural Networks (SNNs) for Gaussian denoising, with the goal of approaching the performance of conventional DCNN while reducing the computational load. We propose a formal analysis of the information conversion processing carried out by the Leaky Integrate and Fire (LIF) neurons and we compare its performance with the classical rate-coding mechanism. The neural coding schemes are then evaluated through experiments in terms of denoising performance and computation efficiency for a state-of-the-art deep convolutional neural network. Our results show that SNNs with LIF neurons can provide competitive denoising performance but at a reduced computational cost.
• Abstract（参考訳）: 近年,Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) は,画像復元作業における古典的アルゴリズムの性能を上回っている。 しかし、これらの手法の多くは計算効率には適していないため、組み込みデバイスやモバイルデバイスで実行するには高価すぎる。 本研究では,従来のdcnnの性能に接近しながら計算負荷を低減し,ガウス音化のためのスパイキングニューラルネットワーク(snn)について検討する。 本稿では,Leaky Integrate and Fire(LIF)ニューロンによる情報変換処理の形式的解析を行い,その性能を古典的なレート符号化機構と比較する。 ニューラルコーディングスキームは、最先端の深層畳み込みニューラルネットワークの性能と計算効率を劣化させる実験によって評価される。 その結果, LIFニューロンを用いたSNNは, 計算コストを抑えつつ, 競争性能を向上できることがわかった。

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