論文の概要: Expressivity of Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08218v2
• Date: Fri, 15 Mar 2024 13:50:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 07:32:15.629284
• Title: Expressivity of Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワークの表現性
• Authors: Manjot Singh, Adalbert Fono, Gitta Kutyniok,
• Abstract要約: 本研究では,ニューロンの発射時間内に情報を符号化したスパイクニューラルネットワークの能力について検討する。 ReLUネットワークとは対照的に、スパイクニューラルネットワークは連続関数と不連続関数の両方を実現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.181458163440634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The synergy between spiking neural networks and neuromorphic hardware holds promise for the development of energy-efficient AI applications. Inspired by this potential, we revisit the foundational aspects to study the capabilities of spiking neural networks where information is encoded in the firing time of neurons. Under the Spike Response Model as a mathematical model of a spiking neuron with a linear response function, we compare the expressive power of artificial and spiking neural networks, where we initially show that they realize piecewise linear mappings. In contrast to ReLU networks, we prove that spiking neural networks can realize both continuous and discontinuous functions. Moreover, we provide complexity bounds on the size of spiking neural networks to emulate multi-layer (ReLU) neural networks. Restricting to the continuous setting, we also establish complexity bounds in the reverse direction for one-layer spiking neural networks.
• Abstract（参考訳）: スパイクニューラルネットワークとニューロモルフィックハードウェアの相乗効果は、エネルギー効率の良いAIアプリケーションの開発を約束する。 この可能性に触発されて、我々は基礎的な側面を再考し、ニューロンの発射時間に情報を符号化する神経回路をスパイクする能力について研究する。 スパイク応答モデルでは、スパイク応答関数を持つスパイクニューロンの数学的モデルとして、人工ニューラルネットワークとスパイクニューラルネットワークの表現力を比較する。 ReLUネットワークとは対照的に、スパイクニューラルネットワークは連続関数と不連続関数の両方を実現することができる。 さらに,多層ニューラルネットワーク(ReLU)をエミュレートするために,スパイクニューラルネットワークのサイズによる複雑性境界を提供する。 連続的な設定を制限することにより、一層スパイクニューラルネットワークの逆方向の複雑性境界も確立する。

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