論文の概要: Random-coupled Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17512v1
• Date: Tue, 26 Mar 2024 09:13:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 16:06:48.682012
• Title: Random-coupled Neural Network
• Title（参考訳）: ランダム結合型ニューラルネットワーク
• Authors: Haoran Liu, Mingzhe Liu, Peng Li, Jiahui Wu, Xin Jiang, Zhuo Zuo, Bingqi Liu,
• Abstract要約: パルス結合ニューラルネットワーク(PCNN)は、コンピュータビジョンとニューラルネットワークの分野における人間の脳の特徴を模倣するためのよく応用されたモデルである。 本研究では,ランダム結合ニューラルネットワーク(RCNN)を提案する。 ランダム不活性化プロセスを通じて、PCNNのニューロモルフィックコンピューティングの困難を克服する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.53731608985241
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Improving the efficiency of current neural networks and modeling them in biological neural systems have become popular research directions in recent years. Pulse-coupled neural network (PCNN) is a well applicated model for imitating the computation characteristics of the human brain in computer vision and neural network fields. However, differences between the PCNN and biological neural systems remain: limited neural connection, high computational cost, and lack of stochastic property. In this study, random-coupled neural network (RCNN) is proposed. It overcomes these difficulties in PCNN's neuromorphic computing via a random inactivation process. This process randomly closes some neural connections in the RCNN model, realized by the random inactivation weight matrix of link input. This releases the computational burden of PCNN, making it affordable to achieve vast neural connections. Furthermore, the image and video processing mechanisms of RCNN are researched. It encodes constant stimuli as periodic spike trains and periodic stimuli as chaotic spike trains, the same as biological neural information encoding characteristics. Finally, the RCNN is applicated to image segmentation, fusion, and pulse shape discrimination subtasks. It is demonstrated to be robust, efficient, and highly anti-noised, with outstanding performance in all applications mentioned above.
• Abstract（参考訳）: 近年、現在のニューラルネットワークの効率を改善し、生体神経システムでそれらをモデル化することが研究の方向性として人気を博している。 パルス結合ニューラルネットワーク(PCNN)は、コンピュータビジョンとニューラルネットワークの分野における人間の脳の計算特性を模倣する、よく応用されたモデルである。 しかし、PCNNと生物学的ニューラルネットワークの違いは、限られた神経接続、高い計算コスト、確率的特性の欠如である。 本研究では,ランダム結合ニューラルネットワーク(RCNN)を提案する。 ランダム不活性化プロセスを通じて、PCNNのニューロモルフィックコンピューティングにおけるこれらの困難を克服する。 このプロセスは、リンク入力のランダム不活性化重み行列によって実現されたRCNNモデルのいくつかのニューラルネットワークをランダムにクローズする。 これにより、PCNNの計算負担が解放され、膨大なニューラルネットワークを実現するのに安価になる。 さらに,RCNNの画像処理機構と映像処理機構について検討した。 周期的なスパイク・トレインや周期的な刺激をカオス的なスパイク・トレインとしてエンコードする。 最後に、RCNNは画像分割、融合、パルス形状判別サブタスクに適用される。 強靭で、効率的で、非常にアンチノイズ化されており、上述した全てのアプリケーションで優れた性能を発揮している。

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