論文の概要: Custom DNN using Reward Modulated Inverted STDP Learning for Temporal Pattern Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07869v1
• Date: Sat, 15 Jul 2023 18:57:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 17:17:57.189584
• Title: Custom DNN using Reward Modulated Inverted STDP Learning for Temporal Pattern Recognition
• Title（参考訳）: Reward Modulated Inverted STDP Learning を用いた時間パターン認識のためのカスタムDNN
• Authors: Vijay Shankaran Vivekanand and Rajkumar Kubendran
• Abstract要約: 時間的スパイク認識は、異常検出、キーワードスポッティング、神経科学など、様々な領域において重要な役割を果たす。 本稿では,スパース事象系列データに基づく時間的スパイクパターン認識のための新しいアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Temporal spike recognition plays a crucial role in various domains, including anomaly detection, keyword spotting and neuroscience. This paper presents a novel algorithm for efficient temporal spike pattern recognition on sparse event series data. The algorithm leverages a combination of reward-modulatory behavior, Hebbian and anti-Hebbian based learning methods to identify patterns in dynamic datasets with short intervals of training. The algorithm begins with a preprocessing step, where the input data is rationalized and translated to a feature-rich yet sparse spike time series data. Next, a linear feed forward spiking neural network processes this data to identify a trained pattern. Finally, the next layer performs a weighted check to ensure the correct pattern has been detected.To evaluate the performance of the proposed algorithm, it was trained on a complex dataset containing spoken digits with spike information and its output compared to state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 時間的スパイク認識は、異常検出、キーワードスポッティング、神経科学など、様々な領域において重要な役割を果たす。 本稿では,スパース事象系列データに基づく時間的スパイクパターン認識のための新しいアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、報酬-調整行動、ヒュービアンおよび反ヒュービアンベースの学習法を組み合わせて、短いトレーニング期間で動的データセットのパターンを識別する。 アルゴリズムは、入力データが合理化され、機能豊富ながスパーススパイク時系列データに変換される前処理ステップから始まる。 次に、線形フィードフォワードスパイクニューラルネットワークがこのデータを処理して、トレーニングされたパターンを特定する。 最後に、重み付きチェックを行い、正しいパターンが検出されたことを確認し、提案アルゴリズムの性能を評価するため、スパイク情報とその出力を含む複雑なデータセット上で、最先端と比較して学習した。

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