論文の概要: Asynchronous Bioplausible Neuron for Spiking Neural Networks for Event-Based Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11853v1
• Date: Mon, 20 Nov 2023 15:45:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-11-21 18:14:41.864390
• Title: Asynchronous Bioplausible Neuron for Spiking Neural Networks for Event-Based Vision
• Title（参考訳）: イベントベースビジョンのためのスパイクニューラルネットワークのための非同期バイオプレースブルニューロン
• Authors: Sanket Kachole, Hussain Sajwani, Fariborz Baghaei Naeini, Dimitrios Makris, Yahya Zweiri
• Abstract要約: Spiking Neural Networks (SNN) は、生物学的にインスパイアされたコンピュータビジョンのアプローチを提供する。 ABN(Asynchronous Bioplausible Neuron)は、入力信号の変動を自動的に調整する動的スパイク発火機構である。 様々なデータセットの包括的評価は、画像分類とセグメンテーションにおけるABNの強化された性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9249287163937974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiking Neural Networks (SNNs) offer a biologically inspired approach to computer vision that can lead to more efficient processing of visual data with reduced energy consumption. However, maintaining homeostasis within these networks is challenging, as it requires continuous adjustment of neural responses to preserve equilibrium and optimal processing efficiency amidst diverse and often unpredictable input signals. In response to these challenges, we propose the Asynchronous Bioplausible Neuron (ABN), a dynamic spike firing mechanism to auto-adjust the variations in the input signal. Comprehensive evaluation across various datasets demonstrates ABN's enhanced performance in image classification and segmentation, maintenance of neural equilibrium, and energy efficiency.
• Abstract（参考訳）: spiking neural networks (snns)は、コンピュータビジョンに生物学的にインスパイアされたアプローチを提供し、エネルギー消費量を削減した視覚データのより効率的な処理を可能にする。 しかし,ネットワーク内のホメオスタシスの維持には,多様かつ予測不能な入力信号に対して,平衡と最適処理効率を維持するために,神経応答の継続的な調整が不可欠である。 これらの課題に対応するために、入力信号の変動を自動的に調整する動的スパイク発火機構であるABN(Asynchronous Bioplausible Neuron)を提案する。 様々なデータセットにわたる包括的評価は、画像分類とセグメンテーション、神経平衡の維持、エネルギー効率におけるABNの強化された性能を示す。

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