論文の概要: Free-Space Optical Spiking Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04558v1
• Date: Wed, 8 Nov 2023 09:41:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 16:27:16.829578
• Title: Free-Space Optical Spiking Neural Network
• Title（参考訳）: 自由空間光スパイクニューラルネットワーク
• Authors: Reyhane Ahmadi, Amirreza Ahmadnejad, Somayyeh Koohi
• Abstract要約: 自由空間光深絞り畳み込みニューラルネットワーク(OSCNN)について紹介する。 この手法は人間の眼の計算モデルからインスピレーションを得ている。 以上の結果から,電子的ONNと比較して,レイテンシと消費電力を最小に抑えた有望な性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Neuromorphic engineering has emerged as a promising avenue for developing brain-inspired computational systems. However, conventional electronic AI-based processors often encounter challenges related to processing speed and thermal dissipation. As an alternative, optical implementations of such processors have been proposed, capitalizing on the intrinsic information-processing capabilities of light. Within the realm of optical neuromorphic engineering, various optical neural networks (ONNs) have been explored. Among these, Spiking Neural Networks (SNNs) have exhibited notable success in emulating the computational principles of the human brain. Nevertheless, the integration of optical SNN processors has presented formidable obstacles, mainly when dealing with the computational demands of large datasets. In response to these challenges, we introduce a pioneering concept: the Free-space Optical deep Spiking Convolutional Neural Network (OSCNN). This novel approach draws inspiration from computational models of the human eye. We have meticulously designed various optical components within the OSCNN to tackle object detection tasks across prominent benchmark datasets, including MNIST, ETH 80, and Caltech. Our results demonstrate promising performance with minimal latency and power consumption compared to their electronic ONN counterparts. Additionally, we conducted several pertinent simulations, such as optical intensity to-latency conversion and synchronization. Of particular significance is the evaluation of the feature extraction layer, employing a Gabor filter bank, which stands to impact the practical deployment of diverse ONN architectures significantly.
• Abstract（参考訳）: ニューロモルフィックエンジニアリングは、脳にインスパイアされた計算システムを開発するための有望な道として登場した。 しかし、従来の電子aiベースのプロセッサは、しばしば処理速度や熱散逸に関する問題に遭遇する。 代替として、光の本質的な情報処理能力に乗じて、このようなプロセッサの光学的実装が提案されている。 光ニューロモルフィック工学の領域では、様々な光学ニューラルネットワーク(ONN)が研究されている。 これらのうち、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は人間の脳の計算原理をエミュレートすることに成功した。 それにもかかわらず、光学SNNプロセッサの統合は、主に大規模なデータセットの計算要求に対処する際の重大な障害を提示している。 これらの課題に応えて、我々は先駆的な概念であるFree-space Optical Deep Spiking Convolutional Neural Network (OSCNN)を紹介した。 この手法は人間の眼の計算モデルからインスピレーションを得ている。 我々は、MNIST、ETH 80、Caltechなどの著名なベンチマークデータセットにわたるオブジェクト検出タスクに取り組むために、OSCNN内の様々な光学部品を慎重に設計しました。 以上の結果から,電子的ONNと比較して,レイテンシと消費電力を最小に抑えた有望な性能を示す。 さらに,光強度から遅延変換,同期など,いくつかの関連するシミュレーションを行った。 特に重要なのは特徴抽出層の評価であり、Gaborフィルタバンクを用いており、多様なONNアーキテクチャの実践的展開に大きな影響を与える。

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