論文の概要: Canonic Signed Spike Coding for Efficient Spiking Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17245v2
- Date: Wed, 04 Dec 2024 03:11:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-05 15:05:43.105219
- Title: Canonic Signed Spike Coding for Efficient Spiking Neural Networks
- Title（参考訳）: 効率的なスパイクニューラルネットワークのための高調波署名スパイク符号化
- 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。
ANN(Artificial Neural Networks)からSNN(SNN)への変換は最も広く使われているトレーニング手法であり、その結果のSNNが大規模データセット上でANNと同等に動作することを保証する。
現在のスキームは、通常、スパイクカウントまたはタイピングのタイミングを使用しており、これはANNのアクティベーションと線形に関連しており、必要な時間ステップの数を増やす。
我々は新しいCanononic Signed Spike (CSS) 符号化を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.524721345903027
- License:
- 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 conversion of Artificial Neural Networks (ANNs) to SNNs is the most widely used training method, which ensures that the resulting SNNs perform comparably to ANNs on large-scale datasets. The efficiency of these conversion-based SNNs is often determined by the neural coding schemes. Current schemes typically use spike count or timing for encoding, which is linearly related to ANN activations and increases the required number of time steps. To address this limitation, we propose a novel Canonic Signed Spike (CSS) coding scheme. This method incorporates non-linearity into the encoding process by weighting spikes at each step of neural computation, thereby increasing the information encoded in spikes. We identify the temporal coupling phenomenon arising from weighted spikes and introduce negative spikes along with a Ternary Self-Amplifying (TSA) neuron model to mitigate the issue. A one-step silent period is implemented during neural computation, achieving high accuracy with low latency. We apply the proposed methods to directly convert full-precision ANNs and evaluate performance on CIFAR-10 and ImageNet datasets. Our experimental results demonstrate that the CSS coding scheme effectively compresses time steps for coding and reduces inference latency with minimal conversion loss.
- 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。
ANN(Artificial Neural Networks)からSNN(SNN)への変換は最も広く使われているトレーニング手法であり、その結果のSNNが大規模データセット上でANNと同等に動作することを保証する。
これらの変換ベースのSNNの効率は、しばしばニューラルコーディングスキームによって決定される。
現在のスキームは、通常、スパイクカウントまたはタイピングのタイミングを使用しており、これはANNのアクティベーションと線形に関連しており、必要な時間ステップの数を増やす。
この制限に対処するため,我々はCanononic Signed Spike (CSS) 符号化方式を提案する。
この方法は、ニューラルネットワークの各ステップでスパイクを重み付け、スパイクに符号化された情報を増やすことによって、非線型性を符号化プロセスに組み込む。
重み付けスパイクから生じる時間的結合現象を同定し、その問題を緩和するためにTSAニューロンモデルとともに負のスパイクを導入する。
1ステップのサイレント期間は、ニューラルネットワーク中に実装され、低レイテンシで高い精度を達成する。
提案手法を適用し,CIFAR-10 および ImageNet データセットの性能評価を行う。
実験により、CSS符号化方式は、符号化の時間ステップを効果的に圧縮し、変換損失を最小限に抑え、推論遅延を低減できることを示した。
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