論文の概要: Pattern recognition using spiking antiferromagnetic neurons
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09071v2
- Date: Mon, 4 Mar 2024 17:29:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 02:47:31.449559
- Title: Pattern recognition using spiking antiferromagnetic neurons
- Title（参考訳）: スパイク反強磁性ニューロンを用いたパターン認識
- Authors: Hannah Bradley (1), Steven Louis (2), Andrei Slavin (1), and Vasyl
Tyberkevych (1) ((1) Department of Physics, Oakland University, (2)
Department of Electrical Engineering, Oakland University)
- Abstract要約: 我々は、パターン認識を行うために、AFMニューロンの人工ニューラルネットワークを訓練する。
ニューロンスパイクの時間的位置に依存するスパイクパターン関連ニューロン(SPAN)と呼ばれる単純な機械学習アルゴリズムが訓練中に使用される。
物理時間のマイクロ秒未満では、AMMニューラルネットワークは、指定された時間ウィンドウ内でスパイクを生成してグリッドから構成されたシンボルを認識するように訓練される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0243212430977688
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Spintronic devices offer a promising avenue for the development of nanoscale,
energy-efficient artificial neurons for neuromorphic computing. It has
previously been shown that with antiferromagnetic (AFM) oscillators, ultra-fast
spiking artificial neurons can be made that mimic many unique features of
biological neurons. In this work, we train an artificial neural network of AFM
neurons to perform pattern recognition. A simple machine learning algorithm
called spike pattern association neuron (SPAN), which relies on the temporal
position of neuron spikes, is used during training. In under a microsecond of
physical time, the AFM neural network is trained to recognize symbols composed
from a grid by producing a spike within a specified time window. We further
achieve multi-symbol recognition with the addition of an output layer to
suppress undesirable spikes. Through the utilization of AFM neurons and the
SPAN algorithm, we create a neural network capable of high-accuracy recognition
with overall power consumption on the order of picojoules.
- Abstract（参考訳）: スピントロニクスデバイスは、ニューロモルフィックコンピューティングのためのナノスケールでエネルギー効率の良い人工ニューロンの開発に有望な道を提供する。
反強磁性(AFM)振動子では、生物学的ニューロンの多くの特徴を模倣する超高速な人工ニューロンが作られることが示されている。
本研究では、パターン認識を行うために、AFMニューロンのニューラルネットワークを訓練する。
スパイクパターン結合ニューロン(span)と呼ばれる単純な機械学習アルゴリズムは、ニューロンスパイクの時間的位置に依存するが、トレーニング中に使用される。
afmニューラルネットワークは、物理時間のマイクロ秒以下において、指定された時間ウィンドウ内でスパイクを生成してグリッドから成るシンボルを認識するように訓練される。
さらに、望ましくないスパイクを抑制するために出力層を追加してマルチシンボリック認識を実現する。
AFMニューロンとSPANアルゴリズムを利用して、ピコジュールの順序に基づいて、全体の消費電力で高精度な認識が可能なニューラルネットワークを構築する。
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