論文の概要: Active Dendrites Enable Efficient Continual Learning in Time-To-First-Spike Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19419v2
• Date: Tue, 11 Jun 2024 11:34:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 21:53:26.029737
• Title: Active Dendrites Enable Efficient Continual Learning in Time-To-First-Spike Neural Networks
• Title（参考訳）: 時間対1スパイクニューラルネットワークにおける効率的な連続学習を可能にするアクティブデンドライト
• Authors: Lorenzo Pes, Rick Luiken, Federico Corradi, Charlotte Frenkel,
• Abstract要約: 活性デンドライトで強化された新しいスパイキングニューラルネットワークモデルを提案する。 我々のモデルは、時間的に符号化されたSNNにおいて破滅的な忘れを効果的に軽減することができる。 エッジデバイスにおける現実的なデプロイメントを実現するための,新たなディジタルハードウェアアーキテクチャを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7333836118546833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While the human brain efficiently adapts to new tasks from a continuous stream of information, neural network models struggle to learn from sequential information without catastrophically forgetting previously learned tasks. This limitation presents a significant hurdle in deploying edge devices in real-world scenarios where information is presented in an inherently sequential manner. Active dendrites of pyramidal neurons play an important role in the brain ability to learn new tasks incrementally. By exploiting key properties of time-to-first-spike encoding and leveraging its high sparsity, we present a novel spiking neural network model enhanced with active dendrites. Our model can efficiently mitigate catastrophic forgetting in temporally-encoded SNNs, which we demonstrate with an end-of-training accuracy across tasks of 88.3% on the test set using the Split MNIST dataset. Furthermore, we provide a novel digital hardware architecture that paves the way for real-world deployment in edge devices. Using a Xilinx Zynq-7020 SoC FPGA, we demonstrate a 100-% match with our quantized software model, achieving an average inference time of 37.3 ms and an 80.0% accuracy.
• Abstract（参考訳）: 人間の脳は、連続した情報のストリームから新しいタスクに効率的に適応するが、ニューラルネットワークモデルは、これまで学んだタスクを破滅的に忘れずに、シーケンシャルな情報から学ぶのに苦労する。 この制限は、情報が本質的にシーケンシャルな方法で提示される現実のシナリオにおいて、エッジデバイスをデプロイする上で大きなハードルとなる。 錐体ニューロンの活発な樹状突起は、新しいタスクを段階的に学習する脳の能力において重要な役割を担っている。 そこで本研究では, アクティブデンドライトを応用したスパイクニューラルネットワークモデルを提案する。 我々のモデルは、時間的に符号化されたSNNにおける破滅的な忘れを効果的に軽減し、Split MNISTデータセットを用いてテストセット上の88.3%のタスクで学習終了精度を実証する。 さらに、エッジデバイスでの現実的なデプロイメントを実現するための、新しいデジタルハードウェアアーキテクチャも提供しています。 Xilinx Zynq-7020 SoC FPGAを用いて、量子化されたソフトウェアモデルと100-%の一致を示し、平均推定時間は37.3ms、精度は80.0%である。

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