論文の概要: Stepwise Weighted Spike Coding for Deep Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17245v1
• Date: Fri, 30 Aug 2024 12:39:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 15:28:41.225677
• Title: Stepwise Weighted Spike Coding for Deep Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: ディープスパイキングニューラルネットワークのためのステップワイズスパイク符号化
• Authors: Yiwen Gu, Junchuan Gu, Haibin Shen, Kejie Huang,
• Abstract要約: 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スパイキング動作を模倣しようと試みている。 本稿では,スパイクにおける情報のエンコーディングを強化するために,SWS(Stepwise Weighted Spike)符号化方式を提案する。 このアプローチは、ニューラルネットワークの各ステップにおけるスパイクの重要性を重み付け、高い性能と低エネルギー消費を達成することでスパイクを圧縮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.524721345903027
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiking Neural Networks (SNNs) seek to mimic the spiking behavior of biological neurons and are expected to play a key role in the advancement of neural computing and artificial intelligence. The efficiency of SNNs is often determined by the neural coding schemes. Existing coding schemes either cause huge delays and energy consumption or necessitate intricate neuron models and training techniques. To address these issues, we propose a novel Stepwise Weighted Spike (SWS) coding scheme to enhance the encoding of information in spikes. This approach compresses the spikes by weighting the significance of the spike in each step of neural computation, achieving high performance and low energy consumption. A Ternary Self-Amplifying (TSA) neuron model with a silent period is proposed for supporting SWS-based computing, aimed at minimizing the residual error resulting from stepwise weighting in neural computation. Our experimental results show that the SWS coding scheme outperforms the existing neural coding schemes in very deep SNNs, and significantly reduces operations and latency.
• Abstract（参考訳）: 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スパイキング行動を模倣し、ニューラルコンピューティングと人工知能の進歩において重要な役割を果たすと期待されている。 SNNの効率は、しばしばニューラルコーディング方式によって決定される。 既存の符号化方式は、膨大な遅延とエネルギー消費を引き起こすか、複雑なニューロンモデルと訓練技術を必要とする。 これらの問題に対処するために、スパイクにおける情報のエンコーディングを強化するために、SWS(Stepwise Weighted Spike)符号化方式を提案する。 このアプローチは、ニューラルネットワークの各ステップにおけるスパイクの重要性を重み付け、高い性能と低エネルギー消費を達成することでスパイクを圧縮する。 ニューラルネットワークの段階重み付けによる残差を最小限に抑えることを目的とした,サイレント周期の3次自己増幅(TSA)ニューロンモデルを提案する。 実験の結果、SWS符号化方式は、非常に深いSNNにおいて既存のニューラルコーディング方式よりも優れており、操作やレイテンシを大幅に低減していることがわかった。

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