論文の概要: Spiking Neural Networks with Consistent Mapping Relations Allow High-Accuracy Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05371v1
• Date: Sat, 8 Jun 2024 06:40:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 20:04:51.635441
• Title: Spiking Neural Networks with Consistent Mapping Relations Allow High-Accuracy Inference
• Title（参考訳）: 高精度推論が可能な一貫したマッピング関係を持つニューラルネットワークのスパイキング
• Authors: Yang Li, Xiang He, Qingqun Kong, Yi Zeng,
• Abstract要約: スパイクベースのニューロモルフィックハードウェアは、低エネルギー消費と効率的な推論において大きな可能性を証明している。 ディープスパイクニューラルネットワークの直接トレーニングは困難であり、変換ベースの手法では未解決の変換エラーのため、かなりの遅延が必要になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.667807887916132
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spike-based neuromorphic hardware has demonstrated substantial potential in low energy consumption and efficient inference. However, the direct training of deep spiking neural networks is challenging, and conversion-based methods still require substantial time delay owing to unresolved conversion errors. We determine that the primary source of the conversion errors stems from the inconsistency between the mapping relationship of traditional activation functions and the input-output dynamics of spike neurons. To counter this, we introduce the Consistent ANN-SNN Conversion (CASC) framework. It includes the Consistent IF (CIF) neuron model, specifically contrived to minimize the influence of the stable point's upper bound, and the wake-sleep conversion (WSC) method, synergistically ensuring the uniformity of neuron behavior. This method theoretically achieves a loss-free conversion, markedly diminishing time delays and improving inference performance in extensive classification and object detection tasks. Our approach offers a viable pathway toward more efficient and effective neuromorphic systems.
• Abstract（参考訳）: スパイクベースのニューロモルフィックハードウェアは、低エネルギー消費と効率的な推論において大きな可能性を証明している。 しかし、ディープスパイクニューラルネットワークの直接トレーニングは困難であり、変換ベースの手法では未解決の変換エラーのため、かなり時間を要する。 変換誤差の主な原因は、従来の活性化関数のマッピング関係とスパイクニューロンのインプット・アウトプット・ダイナミクスとの整合性にあると判断する。 これに対応するために、Consistent ANN-SNN Conversion (CASC)フレームワークを紹介する。 具体的には、安定点の上界の影響を最小限に抑えるために考案されたConsistent IF(CIF)ニューロンモデルと、ニューロンの挙動の均一性を相乗的に保証するウェイク-スリープ変換(WSC)手法を含む。 この方法は理論的には損失のない変換を実現し、時間遅延を著しく低減し、広範囲の分類およびオブジェクト検出タスクにおける推論性能を向上させる。 我々のアプローチはより効率的で効果的なニューロモルフィックシステムへの有効な経路を提供する。

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