論文の概要: Contrastive Learning in Memristor-based Neuromorphic Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10887v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 04:48:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 18:06:56.124144
• Title: Contrastive Learning in Memristor-based Neuromorphic Systems
• Title（参考訳）: メムリスタに基づくニューロモーフィックシステムにおけるコントラスト学習
• Authors: Cory Merkel, Alexander Ororbia,
• Abstract要約: スパイクニューラルネットワークは、現代のバックプロパゲーションによって訓練されたディープネットワークに直面する重要な制約の多くを横取りする、ニューロンベースのモデルの重要なファミリーとなっている。 本研究では,前向き・後向き学習のニューロモルフィック形式であるコントラッシブ・シグナル依存型塑性(CSDP)の概念実証を設計し,検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.11642177631929
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiking neural networks, the third generation of artificial neural networks, have become an important family of neuron-based models that sidestep many of the key limitations facing modern-day backpropagation-trained deep networks, including their high energy inefficiency and long-criticized biological implausibility. In this work, we design and investigate a proof-of-concept instantiation of contrastive-signal-dependent plasticity (CSDP), a neuromorphic form of forward-forward-based, backpropagation-free learning. Our experimental simulations demonstrate that a hardware implementation of CSDP is capable of learning simple logic functions without the need to resort to complex gradient calculations.
• Abstract（参考訳）: 第3世代のニューラルネットワークであるスパイクニューラルネットワークは、今日のバックプロパゲーションによって訓練されたディープネットワークに直面する重要な制約の多くを横取りする、ニューロンベースのモデルの重要なファミリーとなっている。 本研究では,前向き・後向き学習のニューロモルフィック形式であるコントラッシブ・シグナル依存型可塑性(CSDP)の概念実証を設計し,検討する。 実験により,CSDPのハードウェア実装は,複雑な勾配計算に頼らずに単純な論理関数を学習できることが実証された。

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