論文の概要: Time-independent Spiking Neuron via Membrane Potential Estimation for Efficient Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04978v1
• Date: Sun, 8 Sep 2024 05:14:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 19:50:12.208193
• Title: Time-independent Spiking Neuron via Membrane Potential Estimation for Efficient Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: 効率的なスパイキングニューラルネットワークの膜電位推定による時間非依存スパイキングニューロン
• Authors: Hanqi Chen, Lixing Yu, Shaojie Zhan, Penghui Yao, Jiankun Shao,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)の計算的非効率性は、主に膜電位の逐次更新によるものである。 スパイキングニューロンの並列計算法である膜電位推定並列スパイキングニューロン(MPE-PSN)を提案する。 提案手法では,特に高次ニューロン密度条件下での計算効率の向上が期待できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.142699381024752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The computational inefficiency of spiking neural networks (SNNs) is primarily due to the sequential updates of membrane potential, which becomes more pronounced during extended encoding periods compared to artificial neural networks (ANNs). This highlights the need to parallelize SNN computations effectively to leverage available hardware parallelism. To address this, we propose Membrane Potential Estimation Parallel Spiking Neurons (MPE-PSN), a parallel computation method for spiking neurons that enhances computational efficiency by enabling parallel processing while preserving the intrinsic dynamic characteristics of SNNs. Our approach exhibits promise for enhancing computational efficiency, particularly under conditions of elevated neuron density. Empirical experiments demonstrate that our method achieves state-of-the-art (SOTA) accuracy and efficiency on neuromorphic datasets without requiring additional training parameters. Codes are available at~\url{https://github.com/chrazqee/MPE-PSN}.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)の計算非効率は、主に膜電位の逐次的な更新によるもので、人工ニューラルネットワーク(ANN)に比べてエンコーディング期間が長くなる。 これにより、SNN計算を効果的に並列化し、利用可能なハードウェア並列性を活用する必要性が強調される。 そこで本研究では,SNNの固有動的特性を保ちながら並列処理を可能とし,計算効率を高めたスパイクニューロンの並列計算手法である膜電位推定並列スパイクニューロン(MPE-PSN)を提案する。 提案手法では,特に高次ニューロン密度条件下での計算効率の向上が期待できる。 実験により, 本手法は, 追加の訓練パラメータを必要とせずに, ニューロモルフィックデータセット上でのSOTA(State-of-the-art)の精度と効率を達成することを示した。 コードは~\url{https://github.com/chrazqee/MPE-PSN}で入手できる。

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