論文の概要: Unveiling the Potential of Spiking Dynamics in Graph Representation Learning through Spatial-Temporal Normalization and Coding Strategies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20508v1
- Date: Tue, 30 Jul 2024 02:53:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-31 18:28:58.121631
- Title: Unveiling the Potential of Spiking Dynamics in Graph Representation Learning through Spatial-Temporal Normalization and Coding Strategies
- Title（参考訳）: 空間的時間正規化と符号化戦略によるグラフ表現学習におけるスパイキングダイナミクスの可能性
- Authors: Mingkun Xu, Huifeng Yin, Yujie Wu, Guoqi Li, Faqiang Liu, Jing Pei, Shuai Zhong, Lei Deng,
- Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ニューロンのエネルギー効率と事象駆動処理を再現する可能性から、かなりの関心を集めている。
本研究は,グラフ表現学習の強化におけるスパイキングダイナミクスの特質とメリットについて考察する。
スパイキングダイナミクスを取り入れたスパイクに基づくグラフニューラルネットワークモデルを提案し,新しい時空間特徴正規化(STFN)技術により強化した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.037300421748107
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, spiking neural networks (SNNs) have attracted substantial interest due to their potential to replicate the energy-efficient and event-driven processing of biological neurons. Despite this, the application of SNNs in graph representation learning, particularly for non-Euclidean data, remains underexplored, and the influence of spiking dynamics on graph learning is not yet fully understood. This work seeks to address these gaps by examining the unique properties and benefits of spiking dynamics in enhancing graph representation learning. We propose a spike-based graph neural network model that incorporates spiking dynamics, enhanced by a novel spatial-temporal feature normalization (STFN) technique, to improve training efficiency and model stability. Our detailed analysis explores the impact of rate coding and temporal coding on SNN performance, offering new insights into their advantages for deep graph networks and addressing challenges such as the oversmoothing problem. Experimental results demonstrate that our SNN models can achieve competitive performance with state-of-the-art graph neural networks (GNNs) while considerably reducing computational costs, highlighting the potential of SNNs for efficient neuromorphic computing applications in complex graph-based scenarios.
- Abstract（参考訳）: 近年、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的ニューロンのエネルギー効率と事象駆動処理を再現する可能性から、かなりの関心を集めている。
それにもかかわらず、グラフ表現学習におけるSNNの適用、特に非ユークリッドデータに対する適用は未定であり、グラフ学習に対するスパイクダイナミクスの影響はまだ完全には理解されていない。
この研究は、グラフ表現学習の強化におけるスパイキングダイナミクスのユニークな性質と利点を調べることによって、これらのギャップに対処することを目指している。
本稿では,新しい時空間特徴正規化(STFN)技術によって強化されたスパイキングダイナミクスを取り入れたスパイクベースのグラフニューラルネットワークモデルを提案する。
我々の詳細な分析では、レートコーディングとテンポラルコーディングがSNNのパフォーマンスに与える影響について検討し、ディープグラフネットワークのアドバンテージに関する新たな洞察を提供し、過度にスムースな問題のような課題に対処する。
実験により,我々のSNNモデルが最先端グラフニューラルネットワーク(GNN)と競合する性能を達成できることを示すとともに,計算コストを大幅に削減し,複雑なグラフベースシナリオにおける効率的なニューロモルフィックコンピューティング応用のためのSNNの可能性を明らかにする。
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