論文の概要: ESVAE: An Efficient Spiking Variational Autoencoder with
Reparameterizable Poisson Spiking Sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14839v1
- Date: Mon, 23 Oct 2023 12:01:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 20:26:44.044977
- Title: ESVAE: An Efficient Spiking Variational Autoencoder with
Reparameterizable Poisson Spiking Sampling
- Title（参考訳）: ESVAE: ポアソンスパイクサンプリングによる効率的なスパイク変量自動エンコーダ
- Authors: Qiugang Zhan, Xiurui Xie, Guisong Liu, Malu Zhang
- Abstract要約: 可変オートエンコーダ(VAE)は、最も人気のある画像生成モデルの一つである。
現在のVAE法は、精巧な自己回帰ネットワークによって潜在空間を暗黙的に構築する。
本稿では,解釈可能な潜在空間分布を構成する効率的なスパイキング変分オートエンコーダ(ESVAE)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.3257854205398
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, studies on image generation models of spiking neural
networks (SNNs) have gained the attention of many researchers. Variational
autoencoders (VAEs), as one of the most popular image generation models, have
attracted a lot of work exploring their SNN implementation. Due to the
constrained binary representation in SNNs, existing SNN VAE methods implicitly
construct the latent space by an elaborated autoregressive network and use the
network outputs as the sampling variables. However, this unspecified implicit
representation of the latent space will increase the difficulty of generating
high-quality images and introduces additional network parameters. In this
paper, we propose an efficient spiking variational autoencoder (ESVAE) that
constructs an interpretable latent space distribution and design a
reparameterizable spiking sampling method. Specifically, we construct the prior
and posterior of the latent space as a Poisson distribution using the firing
rate of the spiking neurons. Subsequently, we propose a reparameterizable
Poisson spiking sampling method, which is free from the additional network.
Comprehensive experiments have been conducted, and the experimental results
show that the proposed ESVAE outperforms previous SNN VAE methods in
reconstructed & generated images quality. In addition, experiments demonstrate
that ESVAE's encoder is able to retain the original image information more
efficiently, and the decoder is more robust. The source code is available at
https://github.com/QgZhan/ESVAE.
- Abstract（参考訳）: 近年、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)の画像生成モデルの研究が多くの研究者の注目を集めている。
最も人気のある画像生成モデルの1つである変分オートエンコーダ(vaes)は、そのsn実装を探求する多くの作業を引き寄せている。
SNNの制約付きバイナリ表現のため、既存のSNN VAEメソッドは精巧な自己回帰型ネットワークによって潜在空間を暗黙的に構築し、サンプリング変数としてネットワーク出力を使用する。
しかし、この非特定な潜在空間の暗黙的表現は、高品質な画像の生成を困難にし、追加のネットワークパラメータを導入する。
本稿では,解釈可能な潜在空間分布を構成する効率的なスパイク変分オートエンコーダ(esvae)を提案し,再パラメータ可能なスパイクサンプリング法を設計する。
具体的には、スパイキングニューロンの発火速度を用いて、ポアソン分布として潜伏空間の前と後を構成する。
次いで,追加ネットワークを不要とした再パラメータ化可能なポアソンスパイクサンプリング手法を提案する。
総合的な実験を行い, 提案したESVAE法は, 再構成・生成画像の品質において, 従来のSNN VAE法より優れていたことを示す。
さらに、ESVAEのエンコーダは元の画像情報をより効率的に保持でき、デコーダはより堅牢であることを示した。
ソースコードはhttps://github.com/QgZhan/ESVAEで入手できる。
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