論文の概要: TC-LIF: A Two-Compartment Spiking Neuron Model for Long-term Sequential Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13250v2
• Date: Mon, 18 Dec 2023 10:04:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 23:24:29.338318
• Title: TC-LIF: A Two-Compartment Spiking Neuron Model for Long-term Sequential Modelling
• Title（参考訳）: TC-LIF:長期連続モデリングのための2成分スパイクニューロンモデル
• Authors: Shimin Zhang, Qu Yang, Chenxiang Ma, Jibin Wu, Haizhou Li, Kay Chen Tan
• Abstract要約: 潜在的な可能性や危険に関連する感覚的手がかりの同定は、長期間の遅延によって有用な手がかりを分離する無関係な事象によってしばしば複雑になる。 SNN(State-of-the-art spiking Neural Network)は、遠方のキュー間の長期的な時間的依存関係を確立する上で、依然として困難な課題である。 そこで本研究では,T-LIFとよばれる,生物学的にインスパイアされたTwo-compartment Leaky Integrate- and-Fireのスパイキングニューロンモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.97005925277638
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The identification of sensory cues associated with potential opportunities and dangers is frequently complicated by unrelated events that separate useful cues by long delays. As a result, it remains a challenging task for state-of-the-art spiking neural networks (SNNs) to establish long-term temporal dependency between distant cues. To address this challenge, we propose a novel biologically inspired Two-Compartment Leaky Integrate-and-Fire spiking neuron model, dubbed TC-LIF. The proposed model incorporates carefully designed somatic and dendritic compartments that are tailored to facilitate learning long-term temporal dependencies. Furthermore, a theoretical analysis is provided to validate the effectiveness of TC-LIF in propagating error gradients over an extended temporal duration. Our experimental results, on a diverse range of temporal classification tasks, demonstrate superior temporal classification capability, rapid training convergence, and high energy efficiency of the proposed TC-LIF model. Therefore, this work opens up a myriad of opportunities for solving challenging temporal processing tasks on emerging neuromorphic computing systems. Our code is publicly available at https://github.com/ZhangShimin1/TC-LIF.
• Abstract（参考訳）: 潜在的な機会や危険に関連する感覚的手がかりの同定は、長期間の遅延によって有用な手がかりを分離する無関係な出来事によってしばしば複雑になる。 その結果、最先端のスパイクニューラルネットワーク(snn)では、遠方の手がかり間の長期的な時間的依存関係を確立することが課題となっている。 この課題に対処するため,我々はtc-lifと呼ばれる,生物にインスパイアされた2つのコンパートメントによる統合・ファイアスパイキングニューロンモデルを提案する。 提案モデルでは,長期的時間的依存関係の学習を容易にするように設計された身体的および樹状的な区画を慎重に設計した。 さらに,TC-LIFが時間的長期にわたる誤差勾配の伝播に有効であることを示す理論的解析を行った。 本研究は, 時間的分類課題の多種多様さに対して, 時間的分類能力の向上, 迅速な訓練収束, 提案したTC-LIFモデルの高エネルギー化を実証した。 したがって、この研究は、新興のニューロモルフィックコンピューティングシステムにおける時間的処理課題を解決するための無数の機会を開く。 私たちのコードはhttps://github.com/ZhangShimin1/TC-LIFで公開されています。

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