論文の概要: Exploring neural oscillations during speech perception via surrogate gradient spiking neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14024v2
- Date: Mon, 2 Sep 2024 16:20:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-04 18:40:27.633185
- Title: Exploring neural oscillations during speech perception via surrogate gradient spiking neural networks
- Title（参考訳）: 代用勾配スパイクニューラルネットワークによる音声知覚中のニューラル振動の探索
- Authors: Alexandre Bittar, Philip N. Garner,
- Abstract要約: 本稿では、ディープラーニングフレームワークと互換性があり、スケーラブルな、生理学的にインスパイアされた音声認識アーキテクチャを提案する。
本研究では, 終末から終末までの勾配降下訓練が, 中枢スパイク神経ネットワークにおける神経振動の出現に繋がることを示す。
本研究は, スパイク周波数適応やリカレント接続などのフィードバック機構が, 認識性能を向上させるために, 神経活動の調節と同期に重要な役割を担っていることを明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.38765771221084
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Understanding cognitive processes in the brain demands sophisticated models capable of replicating neural dynamics at large scales. We present a physiologically inspired speech recognition architecture, compatible and scalable with deep learning frameworks, and demonstrate that end-to-end gradient descent training leads to the emergence of neural oscillations in the central spiking neural network. Significant cross-frequency couplings, indicative of these oscillations, are measured within and across network layers during speech processing, whereas no such interactions are observed when handling background noise inputs. Furthermore, our findings highlight the crucial inhibitory role of feedback mechanisms, such as spike frequency adaptation and recurrent connections, in regulating and synchronising neural activity to improve recognition performance. Overall, on top of developing our understanding of synchronisation phenomena notably observed in the human auditory pathway, our architecture exhibits dynamic and efficient information processing, with relevance to neuromorphic technology.
- Abstract（参考訳）: 脳内の認知過程を理解するには、大規模に神経力学を複製できる洗練されたモデルが必要である。
本稿では、ディープラーニングフレームワークと互換性があり、スケーラブルな、生理学的にインスピレーションを受けた音声認識アーキテクチャを示し、エンドツーエンドの勾配降下トレーニングが中枢スパイクニューラルネットワークにおける神経振動の出現に繋がることを示す。
これらの振動を示唆する重要な周波数間結合は、音声処理中にネットワーク層内およびネットワーク層間で測定されるが、背景雑音入力を処理する際にはそのような相互作用は観測されない。
さらに,神経活動の調節と同期化において,スパイク周波数適応やリカレント接続などのフィードバック機構が重要な阻害的役割を担い,認識性能の向上に寄与することが示唆された。
全体として、人間の聴覚経路で顕著に観察される同期現象の理解を深める上で、我々のアーキテクチャは、ニューロモルフィック技術に関連して、動的かつ効率的な情報処理を示す。
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