論文の概要: Gradient-Free Supervised Learning using Spike-Timing-Dependent Plasticity for Image Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16524v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 21:32:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:38.77901
• Title: Gradient-Free Supervised Learning using Spike-Timing-Dependent Plasticity for Image Recognition
• Title（参考訳）: スパイクタイミング依存塑性を用いた画像認識のためのグラディエントな教師なし学習
• Authors: Wei Xie,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワークにおける教師あり学習へのアプローチは、画像認識のためのスパイクタイピング依存の可塑性と組み合わせて、勾配のない手法を用いて提示される。 提案するネットワークアーキテクチャは、複数の層にスケーラブルであり、より複雑で深いSNNモデルの開発を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.087000217989688
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An approach to supervised learning in spiking neural networks is presented using a gradient-free method combined with spike-timing-dependent plasticity for image recognition. The proposed network architecture is scalable to multiple layers, enabling the development of more complex and deeper SNN models. The effectiveness of this method is demonstrated by its application to the MNIST dataset, showing good learning accuracy. The proposed method provides a robust and efficient alternative to the backpropagation-based method in supervised learning.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワークにおける教師あり学習へのアプローチは、画像認識のためのスパイクタイピング依存の可塑性と組み合わせて、勾配のない手法を用いて提示される。 提案するネットワークアーキテクチャは、複数の層にスケーラブルであり、より複雑で深いSNNモデルの開発を可能にする。 本手法の有効性は,MNISTデータセットへの適用によって実証され,学習精度が向上した。 提案手法は,教師あり学習におけるバックプロパゲーションに基づく手法の,堅牢で効率的な代替手段を提供する。

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