Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bio-realistic Neural Network Implementation on Loihi 2 with Izhikevich Neurons

論文の概要: Bio-realistic Neural Network Implementation on Loihi 2 with Izhikevich Neurons

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11844v1
Date: Fri, 21 Jul 2023 18:28:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-25 19:28:25.879991
Title: Bio-realistic Neural Network Implementation on Loihi 2 with Izhikevich Neurons
Title（参考訳）: izhikevichニューロンを用いたloihi 2のバイオリアリスティックニューラルネットワークによる実装
Authors: Recep Bu\u{g}ra Uluda\u{g} and Serhat \c{C}a\u{g}da\c{s} and Yavuz Selim \.I\c{s}ler and Neslihan Serap \c{S}eng\"or and Ismail Akturk
Abstract要約: 我々は,バイオリアリスティックな基底神経節ニューラルネットワークとそのIntelのLoihiニューロモルフィックプロセッサへの統合による,単純なGo/No-Goタスクの実行について紹介した。 We used Izhikevich neuron model, implemented as microcode, instead to Leaky-Integrate and Fire neuron model that built-in support on Loihi。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10499611180329801
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we presented a bio-realistic basal ganglia neural network and its integration into Intel's Loihi neuromorphic processor to perform simple Go/No-Go task. To incorporate more bio-realistic and diverse set of neuron dynamics, we used Izhikevich neuron model, implemented as microcode, instead of Leaky-Integrate and Fire (LIF) neuron model that has built-in support on Loihi. This work aims to demonstrate the feasibility of implementing computationally efficient custom neuron models on Loihi for building spiking neural networks (SNNs) that features these custom neurons to realize bio-realistic neural networks.
Abstract（参考訳）: 本稿では,バイオリアリスティックな基底神経節ニューラルネットワークと,intelのloihiニューロモルフィックプロセッサと統合することにより,単純なgo/no-goタスクを実現する。よりバイオリアリスティックで多様なニューロン動態を組み込むために、Loihiを内蔵したLeaky-Integrate and Fire(LIF)ニューロンモデルの代わりに、マイクロコードとして実装されたIzhikevichニューロンモデルを使用しました。本研究は,これらのカスタムニューロンを特徴とするスパイクニューラルネットワーク(snn)構築のためのloihi上の計算効率の高いカスタムニューロンモデルの実現可能性を示すことを目的としている。

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