論文の概要: CoLaNET -- A Spiking Neural Network with Columnar Layered Architecture for Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01230v3
• Date: Sun, 8 Sep 2024 12:07:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 22:55:38.378991
• Title: CoLaNET -- A Spiking Neural Network with Columnar Layered Architecture for Classification
• Title（参考訳）: CoLaNET - 分類のためのカラム階層アーキテクチャを備えたスパイクニューラルネットワーク
• Authors: Mikhail Kiselev,
• Abstract要約: 本稿では、幅広い教師付き学習分類タスクに使用できるスパイキングニューラルネットワーク(SNN)アーキテクチャについて述べる。 全ての参加信号(分類対象記述、正しいクラスラベル、SNN決定)がスパイクの性質を持つと仮定する。 モデルに基づく強化学習に関わる課題に対して,私のネットワークの性能について解説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In the present paper, I describe a spiking neural network (SNN) architecture which, can be used in wide range of supervised learning classification tasks. It is assumed, that all participating signals (the classified object description, correct class label and SNN decision) have spiking nature. The distinctive feature of this architecture is a combination of prototypical network structures corresponding to different classes and significantly distinctive instances of one class (=columns) and functionally differing populations of neurons inside columns (=layers). The other distinctive feature is a novel combination of anti-Hebbian and dopamine-modulated plasticity. The plasticity rules are local and do not use the backpropagation principle. Besides that, as in my previous studies, I was guided by the requirement that the all neuron/plasticity models should be easily implemented on modern neurochips. I illustrate the high performance of my network on a task related to model-based reinforcement learning, namely, evaluation of proximity of an external world state to the target state.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、幅広い教師付き学習分類タスクに使用できるスパイキングニューラルネットワーク(SNN)アーキテクチャについて述べる。 全ての参加信号(分類対象記述、正しいクラスラベル、SNN決定)がスパイクの性質を持つと仮定する。 このアーキテクチャの特徴は、異なるクラスに対応する原型ネットワーク構造と、1つのクラス(=カラム)の顕著な特異なインスタンスと、列(=層)内のニューロンの機能的に異なる個体群の組み合わせである。 もう一つの特徴は、抗ヘビアンとドーパミン修飾可塑性の新規な組み合わせである。 塑性規則は局所的であり、バックプロパゲーション原理を使わない。 それに加えて、以前の研究と同様に、全てのニューロン/塑性モデルが現代の神経チップに容易に実装されるべきという要件に導かれました。 モデルに基づく強化学習,すなわち,外界状態と対象状態との近接性を評価するタスクにおいて,私のネットワークの性能について説明する。

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