論文の概要: High-performance deep spiking neural networks with 0.3 spikes per neuron

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08744v2
• Date: Mon, 20 Nov 2023 13:42:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 18:56:33.425481
• Title: High-performance deep spiking neural networks with 0.3 spikes per neuron
• Title（参考訳）: 1ニューロンあたり0.3スパイクの高速ディープスパイクニューラルネットワーク
• Authors: Ana Stanojevic, Stanis{\l}aw Wo\'zniak, Guillaume Bellec, Giovanni Cherubini, Angeliki Pantazi and Wulfram Gerstner
• Abstract要約: バイオインスパイアされたスパイクニューラルネットワーク(SNN)を人工ニューラルネットワーク(ANN)より訓練することは困難である 深部SNNモデルのトレーニングは,ANNと全く同じ性能が得られることを示す。 我々のSNNは1ニューロンあたり0.3スパイク以下で高性能な分類を行い、エネルギー効率の良い実装に役立てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.01407445068455
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Communication by rare, binary spikes is a key factor for the energy efficiency of biological brains. However, it is harder to train biologically-inspired spiking neural networks (SNNs) than artificial neural networks (ANNs). This is puzzling given that theoretical results provide exact mapping algorithms from ANNs to SNNs with time-to-first-spike (TTFS) coding. In this paper we analyze in theory and simulation the learning dynamics of TTFS-networks and identify a specific instance of the vanishing-or-exploding gradient problem. While two choices of SNN mappings solve this problem at initialization, only the one with a constant slope of the neuron membrane potential at threshold guarantees the equivalence of the training trajectory between SNNs and ANNs with rectified linear units. We demonstrate that training deep SNN models achieves the exact same performance as that of ANNs, surpassing previous SNNs on image classification datasets such as MNIST/Fashion-MNIST, CIFAR10/CIFAR100 and PLACES365. Our SNN accomplishes high-performance classification with less than 0.3 spikes per neuron, lending itself for an energy-efficient implementation. We show that fine-tuning SNNs with our robust gradient descent algorithm enables their optimization for hardware implementations with low latency and resilience to noise and quantization.
• Abstract（参考訳）: 稀な二分スパイクによるコミュニケーションは、生物学的脳のエネルギー効率の重要な要素である。 しかし、生物にインスパイアされたスパイクニューラルネットワーク(snn)は、ニューラルネットワーク(anns)よりも訓練が難しい。 ANNからSNNへの正確なマッピングアルゴリズムをTTFS(Time-to-first-Spike)コーディングで提供するという理論的な結果から、これは厄介である。 本稿では,TTFS-networksの学習力学の理論とシミュレーションを解析し,消滅・拡大勾配問題の特定事例を特定する。 SNNマッピングの2つの選択は、初期化時にこの問題を解決するが、閾値におけるニューロン膜電位の一定の傾きを持つものだけが、正線形単位を持つSNNとANN間のトレーニング軌道の等価性を保証する。 我々は、MNIST/Fashion-MNIST、CIFAR10/CIFAR100、PLACES365などの画像分類データセットにおいて、深部SNNモデルのトレーニングがANNと全く同じ性能を達成することを示した。 我々のSNNは1ニューロンあたり0.3スパイク以下で高性能な分類を行い、エネルギー効率の良い実装に役立てる。 我々は,ロバストな勾配降下アルゴリズムを用いたsnsの微調整により,低レイテンシと雑音と量子化に対するレジリエンスを有するハードウェア実装の最適化が可能となることを示す。

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