論文の概要: Supervised learning of spatial features with STDP and homeostasis using Spiking Neural Networks on SpiNNaker

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02659v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 10:53:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 16:07:29.743632
• Title: Supervised learning of spatial features with STDP and homeostasis using Spiking Neural Networks on SpiNNaker
• Title（参考訳）: スパイキングニューラルネットワークを用いたstdpとホメオスタシスによる空間的特徴の教師あり学習
• Authors: Sergio Davies and Andrew Gait and Andrew Rowley and Alessandro Di Nuovo
• Abstract要約: 本稿では,スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いた教師あり学習手法を提案する。 SNNは1つまたは複数のパターンを認識するように訓練され、ネットワークのパフォーマンスを測定するためにパフォーマンスメトリクスが抽出される。 一つのネットワーク上で訓練されたパターンの数が増加するにつれて、識別の精度はこれらのパターンの類似性と関連付けられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.12105635806665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial Neural Networks (ANN) have gained large popularity thanks to their ability to learn using the well-known backpropagation algorithm. On the other hand, Spiking Neural Networks (SNNs), despite having wider abilities than ANNs, have always presented a challenge in the training phase. This paper shows a new method to perform supervised learning on SNNs, using Spike Timing Dependent Plasticity (STDP) and homeostasis, aiming at training the network to identify spatial patterns. The method is tested using the SpiNNaker digital architecture. A SNN is trained to recognise one or multiple patterns and performance metrics are extracted to measure the performance of the network. Some considerations are drawn from the results showing that, in the case of a single trained pattern, the network behaves as the ideal detector, with 100% accuracy in detecting the trained pattern. However, as the number of trained patterns on a single network increases, the accuracy of the identification is linked to the similarities between these patterns. This method of training an SNN to detect spatial patterns may be applied on pattern recognition in static images or traffic analysis in computer networks, where each network packet represents a spatial pattern. It will be stipulated that the homeostatic factor may enable the network to detect patterns with some degree of similarities, rather than only perfectly matching patterns.
• Abstract（参考訳）: ANN(Artificial Neural Networks)は、よく知られたバックプロパゲーションアルゴリズムを使って学習する能力によって、広く普及している。 一方、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ANNよりも幅広い能力を持っているにもかかわらず、トレーニングフェーズにおいて常に課題を提示してきた。 本稿では,SNNにおける教師あり学習のための新しい手法として,スパイクタイミング依存塑性(STDP)とホメオスタシス(ホメオスタシス)を用いて,空間パターンの同定のためのネットワークのトレーニングを行う。 この方法はSpiNNakerデジタルアーキテクチャを用いてテストされる。 SNNは1つまたは複数のパターンを認識するように訓練され、ネットワークのパフォーマンスを測定するためにパフォーマンスメトリクスが抽出される。 一つの訓練されたパターンの場合、ネットワークは訓練されたパターンを検出するのに100%の精度で理想的な検出器として振る舞うことを示す結果から、いくつかの考察が導かれる。 しかし、1つのネットワーク上で訓練されたパターンの数が増えるにつれて、識別の精度はこれらのパターンの類似性と関連している。 空間パターンを検出するためのSNNの訓練方法は、静的画像のパターン認識や、各ネットワークパケットが空間パターンを表すコンピュータネットワークのトラフィック解析に適用することができる。 ホメオスタティック・ファクターは、パターンが完全に一致するだけでなく、ある程度の類似性を持つパターンをネットワークが検出できることを規定する。

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