論文の概要: Spiking Convolutional Neural Networks for Text Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19230v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 14:54:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 13:48:33.192444
• Title: Spiking Convolutional Neural Networks for Text Classification
• Title（参考訳）: テキスト分類のためのスパイキング畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Changze Lv, Jianhan Xu, Xiaoqing Zheng,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、よりエネルギー効率の良い方法でディープニューラルネットワーク(DNN)を実装するための有望な経路を提供する。 本研究では、テキスト分類のためのSNNの「変換+微調整」2段階法を提案し、事前学習した単語埋め込みをスパイクトレインとしてエンコードする簡易かつ効果的な方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.10637945787922
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spiking neural networks (SNNs) offer a promising pathway to implement deep neural networks (DNNs) in a more energy-efficient manner since their neurons are sparsely activated and inferences are event-driven. However, there have been very few works that have demonstrated the efficacy of SNNs in language tasks partially because it is non-trivial to represent words in the forms of spikes and to deal with variable-length texts by SNNs. This work presents a "conversion + fine-tuning" two-step method for training SNNs for text classification and proposes a simple but effective way to encode pre-trained word embeddings as spike trains. We show empirically that after fine-tuning with surrogate gradients, the converted SNNs achieve comparable results to their DNN counterparts with much less energy consumption across multiple datasets for both English and Chinese. We also show that such SNNs are more robust to adversarial attacks than DNNs.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ニューロンがわずかに活性化され、推論がイベント駆動であるため、よりエネルギー効率の良い方法でディープニューラルネットワーク(DNN)を実装するための有望な経路を提供する。 しかし、スパイクの形で単語を表現したり、SNNによる可変長テキストを扱うことは自明ではないため、言語タスクにおけるSNNの有効性を示す研究はほとんどない。 本研究では、テキスト分類のためのSNNの「変換+微調整」2段階法を提案し、事前学習した単語埋め込みをスパイクトレインとしてエンコードする簡易かつ効果的な方法を提案する。 代用勾配で微調整した後、変換されたSNNは、英語と中国語の両方の複数のデータセットにおいて、より少ないエネルギー消費で、彼らのDNNと同等の結果が得られることを実証的に示す。 また、このようなSNNは、DNNよりも敵攻撃に対して堅牢であることを示す。

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