論文の概要: Autaptic Synaptic Circuit Enhances Spatio-temporal Predictive Learning of Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00405v2
• Date: Wed, 5 Jun 2024 03:45:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 12:09:17.627376
• Title: Autaptic Synaptic Circuit Enhances Spatio-temporal Predictive Learning of Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワークの時空間予測学習を実現する自動シナプス回路
• Authors: Lihao Wang, Zhaofei Yu,
• Abstract要約: Spiking Neural Networks (SNNs) は、生物学的ニューロンで見られる統合ファイアリーク機構をエミュレートする。 既存のSNNは、主にIntegrate-and-Fire Leaky(LIF)モデルに依存している。 本稿では,S-patioTemporal Circuit (STC) モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.613277062707844
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiking Neural Networks (SNNs) emulate the integrated-fire-leak mechanism found in biological neurons, offering a compelling combination of biological realism and energy efficiency. In recent years, they have gained considerable research interest. However, existing SNNs predominantly rely on the Leaky Integrate-and-Fire (LIF) model and are primarily suited for simple, static tasks. They lack the ability to effectively model long-term temporal dependencies and facilitate spatial information interaction, which is crucial for tackling complex, dynamic spatio-temporal prediction tasks. To tackle these challenges, this paper draws inspiration from the concept of autaptic synapses in biology and proposes a novel Spatio-Temporal Circuit (STC) model. The STC model integrates two learnable adaptive pathways, enhancing the spiking neurons' temporal memory and spatial coordination. We conduct a theoretical analysis of the dynamic parameters in the STC model, highlighting their contribution in establishing long-term memory and mitigating the issue of gradient vanishing. Through extensive experiments on multiple spatio-temporal prediction datasets, we demonstrate that our model outperforms other adaptive models. Furthermore, our model is compatible with existing spiking neuron models, thereby augmenting their dynamic representations. In essence, our work enriches the specificity and topological complexity of SNNs.
• Abstract（参考訳）: Spiking Neural Networks (SNN) は、生物学的ニューロンで見られる統合ファイアリーク機構をエミュレートし、生物学的リアリズムとエネルギー効率の強力な組み合わせを提供する。 近年、研究が盛んに行われている。 しかし、既存のSNNは主にLeaky Integrate-and-Fire(LIF)モデルに依存しており、主に単純で静的なタスクに適している。 長期の時間的依存を効果的にモデル化し、空間情報の相互作用を促進する能力は欠如している。 これらの課題に対処するために,本論文は生物学における自己シナプスの概念からインスピレーションを得て,新しい時空間回路(STC)モデルを提案する。 STCモデルは2つの学習可能な適応経路を統合し、スパイキングニューロンの時間記憶と空間調整を強化する。 本研究では,STCモデルにおける動的パラメータの理論的解析を行い,長期記憶の確立と勾配解消の課題の緩和に寄与することを明らかにする。 複数の時空間予測データセットに関する広範な実験を通じて、我々のモデルが他の適応モデルよりも優れていることを示す。 さらに、我々のモデルは既存のスパイクニューロンモデルと互換性があり、それによってそれらの動的表現を増大させる。 本質的に、我々の研究はSNNの特異性とトポロジカルな複雑さを豊かにしている。

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