論文の概要: TMN: A Lightweight Neuron Model for Efficient Nonlinear Spike Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17245v3
• Date: Sun, 29 Jun 2025 07:20:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 15:08:38.441528
• Title: TMN: A Lightweight Neuron Model for Efficient Nonlinear Spike Representation
• Title（参考訳）: TMN:高効率非線形スパイク表現のための軽量ニューロンモデル
• Authors: Yiwen Gu, Junchuan Gu, Haibin Shen, Kejie Huang,
• Abstract要約: スパイク・トレインはスパイク・ニューラル・ネットワークにおける情報伝達の主要な媒体である。 スパイク数やタイミングに基づく既存の符号化スキームは、しばしば低ステップの制約の下で厳しい制限に直面している。 本稿では,2つの重要なイノベーションを特徴とする新しいニューロンモデルであるTernary Momentum Neuron (TMN)を提案する。
• 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: Spike trains serve as the primary medium for information transmission in Spiking Neural Networks, playing a crucial role in determining system efficiency. Existing encoding schemes based on spike counts or timing often face severe limitations under low-timestep constraints, while more expressive alternatives typically involve complex neuronal dynamics or system designs, which hinder scalability and practical deployment. To address these challenges, we propose the Ternary Momentum Neuron (TMN), a novel neuron model featuring two key innovations: (1) a lightweight momentum mechanism that realizes exponential input weighting by doubling the membrane potential before integration, and (2) a ternary predictive spiking scheme which employs symmetric sub-thresholds $\pm\frac{1}{2}v_{th}$ to enable early spiking and correct over-firing. Extensive experiments across diverse tasks and network architectures demonstrate that the proposed approach achieves high-precision encoding with significantly fewer timesteps, providing a scalable and hardware-aware solution for next-generation SNN computing.
• Abstract（参考訳）: スパイク列車はスパイクニューラルネットワークにおける情報伝達の主要な媒体であり、システムの効率を決定する上で重要な役割を果たしている。 スパイク数やタイミングに基づく既存の符号化スキームは、しばしば低段階の制約の下で厳しい制限に直面し、より表現力のある代替案は、通常、複雑な神経力学やシステム設計を伴い、スケーラビリティと実用的な展開を妨げる。 これらの課題に対処するため,1) 膜電位を2倍にすることで指数的な入力重み付けを実現する軽量運動量機構,(2) 対称サブスレッショルド$\pm\frac{1}{2}v_{th}$を用いた3次予測スパイキング方式,の2つの重要な革新を特徴とする新しいニューロンモデルである3次運動ニューロン(TMN)を提案する。 多様なタスクやネットワークアーキテクチャにわたる広範な実験により、提案手法は、非常に少ない時間ステップで高精度なエンコーディングを実現し、次世代SNNコンピューティングのためのスケーラブルでハードウェア対応のソリューションを提供することを示した。

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