論文の概要: An Attempt to Devise a Pairwise Ising-Type Maximum Entropy Model Integrated Cost Function for Optimizing SNN Deployment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07014v3
• Date: Tue, 15 Apr 2025 13:31:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-25 13:42:27.861072
• Title: An Attempt to Devise a Pairwise Ising-Type Maximum Entropy Model Integrated Cost Function for Optimizing SNN Deployment
• Title（参考訳）: SNN配置最適化のためのPairwise Ising型最大エントロピーモデル統合コスト関数の考案の試み
• Authors: Wanhong Huang,
• Abstract要約: スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的ニューロンのスパイク動作をエミュレートし、通常、分散メモリニューロモルフィックハードウェアにデプロイされる。 We model SNN dynamics using a Ising-type pairwise interaction framework, bridging micro neuron interaction with macroscopic network behavior。 我々は、sPyNNakerニューロモルフィックプラットフォーム上に配置された2つのSNNに対するアプローチを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiking Neural Networks (SNNs) emulate the spiking behavior of biological neurons and are typically deployed on distributed-memory neuromorphic hardware. The deployment of a SNN usually requires partitioning the network and mapping these partitions onto the hardware's processing units. However, finding optimal deployment configurations is an NP-hard problem, often addressed through optimization algorithms. While some objectives (e.g., memory utilization and chip count) are static, others (e.g., communication latency and energy efficiency) depend on the network's dynamic behavior, necessitating dynamic-aware optimization. To address this, we model SNN dynamics using an Ising-type pairwise interaction framework, bridging microscopic neuron interactions with macroscopic network behavior. We optimize deployment by exploring the parameter and configuration spaces of the Ising model. We evaluate our approach on two SNNs deployed on the sPyNNaker neuromorphic platform. Initial results suggest that the method underperforms, potentially due to the Ising model's equilibrium assumptions and the architectural complexity of real-world neuromorphic hardware, highlighting limitations in its current formulation. Update: The method proposed is with a equilibrium-dynamics SNN assumption, and the original paper does not mention this. The paper needs to be revisited and reuploaded after further experiments.
• Abstract（参考訳）: スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的ニューロンのスパイク動作をエミュレートし、通常、分散メモリのニューロモルフィックハードウェアにデプロイされる。 SNNのデプロイは通常、ネットワークを分割し、これらのパーティションをハードウェアの処理ユニットにマッピングする必要がある。 しかし、最適な配置構成を見つけることはNPハード問題であり、最適化アルゴリズムによってしばしば対処される。 いくつかの目的(メモリ使用量やチップ数など)は静的だが、他の目的(通信遅延やエネルギー効率など)はネットワークの動的挙動に依存し、動的認識の最適化を必要とする。 これを解決するために、Ising型ペアワイズ相互作用フレームワークを用いてSNNダイナミクスをモデル化し、マクロネットワークの挙動と微視的ニューロン相互作用をブリッジする。 我々はIsingモデルのパラメータと設定空間を探索することでデプロイメントを最適化する。 我々は、sPyNNakerニューロモルフィックプラットフォーム上に配置された2つのSNNに対するアプローチを評価した。 最初の結果は、Isingモデルの平衡仮定と実世界のニューロモルフィックハードウェアのアーキテクチャ上の複雑さにより、この手法は性能が低下し、現在の定式化における制限が強調されていることを示唆している。 更新: 提案手法は平衡力学SNN仮定を用いており, 元の論文では触れていない。 論文は、さらなる実験の後、再検討され、再アップロードされる必要がある。

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