論文の概要: LM-HT SNN: Enhancing the Performance of SNN to ANN Counterpart through
Learnable Multi-hierarchical Threshold Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00411v1
- Date: Thu, 1 Feb 2024 08:10:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-02 16:01:28.433859
- Title: LM-HT SNN: Enhancing the Performance of SNN to ANN Counterpart through
Learnable Multi-hierarchical Threshold Model
- Title（参考訳）: LM-HT SNN:学習可能な多階層閾値モデルによるSNN対ANNカウンタの性能向上
- Authors: Zecheng Hao, Xinyu Shi, Zhiyu Pan, Yujia Liu, Zhaofei Yu, Tiejun Huang
- Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、情報伝達の本質的な能力に対して、広く学術的な関心を集めている。
本稿では,グローバル入力電流と膜電位リークを動的に制御できる同値多階層モデルであるLM-HTモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.803689602458
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Compared to traditional Artificial Neural Network (ANN), Spiking Neural
Network (SNN) has garnered widespread academic interest for its intrinsic
ability to transmit information in a more biological-inspired and
energy-efficient manner. However, despite previous efforts to optimize the
learning gradients and model structure of SNNs through various methods, SNNs
still lag behind ANNs in terms of performance to some extent. The recently
proposed multi-threshold model provides more possibilities for further
enhancing the learning capability of SNNs. In this paper, we rigorously analyze
the relationship among the multi-threshold model, vanilla spiking model and
quantized ANNs from a mathematical perspective, then propose a novel LM-HT
model, which is an equidistant multi-hierarchical model that can dynamically
regulate the global input current and membrane potential leakage on the time
dimension. In addition, we note that the direct training algorithm based on the
LM-HT model can seamlessly integrate with the traditional ANN-SNN Conversion
framework. This novel hybrid learning framework can effectively improve the
relatively poor performance of converted SNNs under low time latency. Extensive
experimental results have demonstrated that our LM-HT model can significantly
outperform previous state-of-the-art works on various types of datasets, which
promote SNNs to achieve a brand-new level of performance comparable to
quantized ANNs.
- Abstract（参考訳）: 従来のニューラルネットワーク(ANN)と比較して、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、より生物学的に着想を得たエネルギー効率の高い方法で情報を伝達する本質的な能力に対して、広く学術的な関心を集めている。
しかし、SNNの学習勾配とモデル構造を様々な手法で最適化する以前の試みにもかかわらず、SNNはある程度の性能面でもANNに遅れを取っている。
最近提案されたマルチthresholdモデルにより、snsの学習能力をさらに高めることができる。
本稿では,マルチスレッショルドモデル,バニラスパイクモデル,および量子化ANNの関係を数学的観点から厳密に解析し,時間次元のグローバル入力電流と膜電位リークを動的に制御可能な,等価な多階層モデルであるLM-HTモデルを提案する。
さらに,LM-HTモデルに基づく直接学習アルゴリズムは,従来のANN-SNN Conversionフレームワークとシームレスに統合可能であることに留意する。
この新しいハイブリッド学習フレームワークは、低レイテンシで変換されたsnsのパフォーマンスを効果的に改善することができる。
我々のLM-HTモデルは,SNNが量子化ANNに匹敵する真に新しいレベルの性能を達成するために,様々な種類のデータセットにおける従来の最先端の成果を大幅に上回ることを示した。
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