論文の概要: Improving Spiking Neural Network Accuracy With Color Model Information Encoded Bit Planes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08229v1
• Date: Sat, 28 Sep 2024 15:52:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 04:36:03.718128
• Title: Improving Spiking Neural Network Accuracy With Color Model Information Encoded Bit Planes
• Title（参考訳）: ビット平面を符号化したカラーモデル情報によるニューラルネットワークのスパイク精度の向上
• Authors: Nhan T. Luu, Thang C. Truong, Duong T. Luu,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、計算神経科学と人工知能において有望なパラダイムとして登場した。 本稿では,新しい符号化手法により,SNNの性能を向上させる新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spiking neural networks (SNNs) have emerged as a promising paradigm in computational neuroscience and artificial intelligence, offering advantages such as low energy consumption and small memory footprint. However, their practical adoption is constrained by several challenges, prominently among them being performance optimization. In this study, we present a novel approach to enhance the performance of SNNs through a new encoding method that exploits bit planes derived from various color models of input image data for spike encoding. Our proposed technique is designed to improve the computational accuracy of SNNs compared to conventional methods without increasing model size. Through extensive experimental validation, we demonstrate the effectiveness of our encoding strategy in achieving performance gain across multiple computer vision tasks. To the best of our knowledge, this is the first research endeavor applying color spaces within the context of SNNs. By leveraging the unique characteristics of color spaces, we hope to unlock new potentials in SNNs performance, potentially paving the way for more efficient and effective SNNs models in future researches and applications.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、計算神経科学と人工知能において有望なパラダイムとして登場し、低エネルギー消費や小さなメモリフットプリントといった利点を提供している。 しかし、それらの実践的採用はいくつかの課題によって制約されている。 本研究では,入力画像データの様々な色モデルから抽出したビットプレーンをスパイク符号化に用いる新しい符号化手法により,SNNの性能を向上させる新しい手法を提案する。 提案手法は,モデルサイズを増大させることなく従来の手法と比較して,SNNの計算精度を向上させる。 実験的な検証を通じて,複数のコンピュータビジョンタスクにおける性能向上を実現するための符号化戦略の有効性を実証する。 我々の知る限りでは、これはSNNの文脈内で色空間を適用する最初の研究である。 カラー空間のユニークな特徴を活用することで、今後の研究や応用において、より効率的かつ効果的なSNNモデルへの道を開いたいと考えています。

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