論文の概要: Supervised Learning without Backpropagation using Spike-Timing-Dependent Plasticity for Image Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16524v2
• Date: Tue, 11 Feb 2025 22:26:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:45:28.226444
• Title: Supervised Learning without Backpropagation using Spike-Timing-Dependent Plasticity for Image Recognition
• Title（参考訳）: 画像認識のためのスパイクタイミング依存塑性を用いたバックプロパゲーションなしの教師付き学習
• Authors: Wei Xie,
• Abstract要約: 本研究では,従来のバックプロパゲーションに依存しないスパイクニューラルネットワークのための新しい教師あり学習手法を提案する。 代わりに、画像認識タスクの教師付きフレームワーク内にスパイクタイピング依存の塑性(STDP)を採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.087000217989688
• License:
• Abstract: This study introduces a novel supervised learning approach for spiking neural networks that does not rely on traditional backpropagation. Instead, it employs spike-timing-dependent plasticity (STDP) within a supervised framework for image recognition tasks. The effectiveness of this method is demonstrated using the MNIST dataset. The model achieves approximately 40\% learning accuracy with just 10 training stimuli, where each category is exposed to the model only once during training (one-shot learning). With larger training samples, the accuracy increases up to 87\%, maintaining negligible ambiguity. Notably, with only 10 hidden neurons, the model reaches 89\% accuracy with around 10\% ambiguity. This proposed method offers a robust and efficient alternative to traditional backpropagation-based supervised learning techniques.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,従来のバックプロパゲーションに依存しないスパイクニューラルネットワークのための新しい教師あり学習手法を提案する。 代わりに、画像認識タスクの教師付きフレームワーク内にスパイクタイピング依存の塑性(STDP)を採用している。 MNISTデータセットを用いて本手法の有効性を実証した。 モデルは約40\%の学習精度を10のトレーニング刺激で達成し、各カテゴリはトレーニング中(ワンショット学習)に1度だけモデルに露出する。 より大きなトレーニングサンプルでは、精度は87\%まで上昇し、無視できる曖昧さが維持される。 特に、10個の隠れニューロンしか持たないモデルでは、およそ10倍の曖昧さで89倍の精度に達する。 提案手法は、従来のバックプロパゲーションに基づく教師あり学習技術に代わる、堅牢で効率的な代替手段を提供する。

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