論文の概要: A Hybrid Spiking-Convolutional Neural Network Approach for Advancing Machine Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08861v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 20:50:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 01:36:13.445770
• Title: A Hybrid Spiking-Convolutional Neural Network Approach for Advancing Machine Learning Models
• Title（参考訳）: ハイブリッドスパイキング・畳み込みニューラルネットワークによる機械学習モデルの改良
• Authors: Sanaullah, Kaushik Roy, Ulrich Rückert, Thorsten Jungeblut,
• Abstract要約: 本稿では,新しいハイブリッド・スパイキング・畳み込みニューラルネットワーク(SC-NN)モデルを提案する。 我々のアプローチは、イベントベースの計算や時間処理などのSNNのユニークな機能と、CNNの強力な表現学習能力を利用する。 モデルは、マスクを使用して欠落したリージョンを生成するイメージインペイント用に特別に設計されたカスタムデータセットに基づいてトレーニングされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.528272856589831
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this article, we propose a novel standalone hybrid Spiking-Convolutional Neural Network (SC-NN) model and test on using image inpainting tasks. Our approach uses the unique capabilities of SNNs, such as event-based computation and temporal processing, along with the strong representation learning abilities of CNNs, to generate high-quality inpainted images. The model is trained on a custom dataset specifically designed for image inpainting, where missing regions are created using masks. The hybrid model consists of SNNConv2d layers and traditional CNN layers. The SNNConv2d layers implement the leaky integrate-and-fire (LIF) neuron model, capturing spiking behavior, while the CNN layers capture spatial features. In this study, a mean squared error (MSE) loss function demonstrates the training process, where a training loss value of 0.015, indicates accurate performance on the training set and the model achieved a validation loss value as low as 0.0017 on the testing set. Furthermore, extensive experimental results demonstrate state-of-the-art performance, showcasing the potential of integrating temporal dynamics and feature extraction in a single network for image inpainting.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しいスタンドアロンハイブリッドスパイキング・畳み込みニューラルネットワーク(SC-NN)モデルを提案する。 提案手法では,イベントベース計算や時間処理などのSNNのユニークな機能と,CNNの強力な表現学習能力を用いて,高品質なインペイント画像を生成する。 モデルは、マスクを使用して欠落したリージョンを生成するイメージインペイント用に特別に設計されたカスタムデータセットに基づいてトレーニングされる。 ハイブリッドモデルはSNNConv2dレイヤと従来のCNNレイヤで構成されている。 SNNConv2d層は、漏れやすい統合と発火(LIF)ニューロンモデルを実装し、スパイクの振る舞いを捉え、CNN層は空間的特徴を捉えている。 本研究では,平均二乗誤差(MSE)損失関数を用いて,トレーニングセット上でのトレーニング損失値0.015の精度を示すトレーニングプロセスを示し,テストセット上での検証損失値を0.0017以下とした。 さらに,画像インパインティングのための1つのネットワークにおいて,時間的ダイナミクスと特徴抽出を統合する可能性を示した。

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