論文の概要: When Spiking neural networks meet temporal attention image decoding and adaptive spiking neuron

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03046v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 08:21:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 19:19:28.798110
• Title: When Spiking neural networks meet temporal attention image decoding and adaptive spiking neuron
• Title（参考訳）: スパイキングニューラルネットワークが時間的注意画像デコードと適応スパイキングニューロンと出会うとき
• Authors: Xuerui Qiu, Zheng Luan, Zhaorui Wang, Rui-Jie Zhu,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的に妥当な方法で時間情報をエンコードし、処理することができる。 本稿では,時間的注意(TAID)に基づく画像復号法と適応型Leaky-Integrate-and-Fireニューロンモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.478056407323783
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiking Neural Networks (SNNs) are capable of encoding and processing temporal information in a biologically plausible way. However, most existing SNN-based methods for image tasks do not fully exploit this feature. Moreover, they often overlook the role of adaptive threshold in spiking neurons, which can enhance their dynamic behavior and learning ability. To address these issues, we propose a novel method for image decoding based on temporal attention (TAID) and an adaptive Leaky-Integrate-and-Fire (ALIF) neuron model. Our method leverages the temporal information of SNN outputs to generate high-quality images that surpass the state-of-the-art (SOTA) in terms of Inception score, Fr\'echet Inception Distance, and Fr\'echet Autoencoder Distance. Furthermore, our ALIF neuron model achieves remarkable classification accuracy on MNIST (99.78\%) and CIFAR-10 (93.89\%) datasets, demonstrating the effectiveness of learning adaptive thresholds for spiking neurons. The code is available at https://github.com/bollossom/ICLR_TINY_SNN.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的に妥当な方法で時間情報をエンコードし、処理することができる。 しかし、画像タスクのための既存のSNNベースのメソッドの多くは、この機能を完全に活用していない。 さらに、スパイキングニューロンにおける適応しきい値の役割を見落とし、そのダイナミックな振る舞いと学習能力を高めることができる。 本稿では,時間的注意(TAID)と適応型Leaky-Integrate-and-Fire(ALIF)ニューロンモデルに基づく画像復号法を提案する。 提案手法は,SNN出力の時間的情報を利用して,インセプションスコア,Fr'echet Inception Distance,Fr'echet Autoencoder Distanceの点から,最先端(SOTA)を超える高品質な画像を生成する。 さらに、我々のALIFニューロンモデルでは、MNIST(99.78\%)およびCIFAR-10(93.89\%)データセットの顕著な分類精度を実現し、スパイキングニューロンに対する適応しきい値の学習の有効性を示す。 コードはhttps://github.com/bollossom/ICLR_TINY_SNNで公開されている。

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