論文の概要: Artificial to Spiking Neural Networks Conversion for Scientific Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16372v1
• Date: Thu, 31 Aug 2023 00:21:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 18:09:45.791941
• Title: Artificial to Spiking Neural Networks Conversion for Scientific Machine Learning
• Title（参考訳）: 科学機械学習のための人工-スパイクニューラルネットワーク変換
• Authors: Qian Zhang, Chenxi Wu, Adar Kahana, Youngeun Kim, Yuhang Li and George Em Karniadakis, Priyadarshini Panda
• Abstract要約: 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)をスパイキングニューラルネットワーク(SNN)に変換する手法を提案する。 SNNは従来のニューラルネットワーク(ANN)と比較してエネルギー効率が高いと期待されている
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.799635365988905
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a method to convert Physics-Informed Neural Networks (PINNs), commonly used in scientific machine learning, to Spiking Neural Networks (SNNs), which are expected to have higher energy efficiency compared to traditional Artificial Neural Networks (ANNs). We first extend the calibration technique of SNNs to arbitrary activation functions beyond ReLU, making it more versatile, and we prove a theorem that ensures the effectiveness of the calibration. We successfully convert PINNs to SNNs, enabling computational efficiency for diverse regression tasks in solving multiple differential equations, including the unsteady Navier-Stokes equations. We demonstrate great gains in terms of overall efficiency, including Separable PINNs (SPINNs), which accelerate the training process. Overall, this is the first work of this kind and the proposed method achieves relatively good accuracy with low spike rates.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,科学機械学習で一般的に使用される物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を,従来のニューラルネットワーク(ANN)と比較してエネルギー効率の高いスパイキングニューラルネットワーク(SNN)に変換する手法を提案する。 まず、SNNのキャリブレーション手法をReLU以外の任意のアクティベーション関数に拡張し、より汎用性を高め、キャリブレーションの有効性を保証する定理を証明した。 我々はpinnをsnsに変換することに成功し,非定常navier-stokes方程式を含む複数の微分方程式の解法において,様々な回帰問題に対する計算効率が向上した。 トレーニングプロセスを加速する分離可能なPINN(SPINN)を含む、全体的な効率の面で大きな向上を示す。 全体として、これはこの種の最初の作業であり、提案手法は比較的精度が高くスパイク率が低い。

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