論文の概要: Randomized Forward Mode Gradient for Spiking Neural Networks in Scientific Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07057v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 15:20:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:10:03.509512
• Title: Randomized Forward Mode Gradient for Spiking Neural Networks in Scientific Machine Learning
• Title（参考訳）: 科学機械学習におけるスパイクニューラルネットワークのランダム化フォワードモード勾配
• Authors: Ruyin Wan, Qian Zhang, George Em Karniadakis,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ディープニューラルネットワークの階層的学習能力とスパイクベースの計算のエネルギー効率を組み合わせた、機械学習における有望なアプローチである。 SNNの伝統的なエンドツーエンドトレーニングは、しばしばバックプロパゲーションに基づいており、重み更新はチェーンルールによって計算された勾配から導かれる。 この手法は, 生体適合性に限界があり, ニューロモルフィックハードウェアの非効率性のため, 課題に遭遇する。 本研究では,SNNの代替トレーニング手法を導入する。後方伝搬の代わりに,前方モード内での重量摂動手法を活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.178826560825283
• License:
• Abstract: Spiking neural networks (SNNs) represent a promising approach in machine learning, combining the hierarchical learning capabilities of deep neural networks with the energy efficiency of spike-based computations. Traditional end-to-end training of SNNs is often based on back-propagation, where weight updates are derived from gradients computed through the chain rule. However, this method encounters challenges due to its limited biological plausibility and inefficiencies on neuromorphic hardware. In this study, we introduce an alternative training approach for SNNs. Instead of using back-propagation, we leverage weight perturbation methods within a forward-mode gradient framework. Specifically, we perturb the weight matrix with a small noise term and estimate gradients by observing the changes in the network output. Experimental results on regression tasks, including solving various PDEs, show that our approach achieves competitive accuracy, suggesting its suitability for neuromorphic systems and potential hardware compatibility.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ディープニューラルネットワークの階層的学習能力とスパイクベースの計算のエネルギー効率を組み合わせた、機械学習における有望なアプローチである。 SNNの伝統的なエンドツーエンドトレーニングは、しばしばバックプロパゲーションに基づいており、重み更新はチェーンルールによって計算された勾配から導かれる。 しかし, 本手法は, 生体適合性に限界があり, ニューロモルフィックハードウェアの非効率性のため, 課題に直面している。 本研究では,SNNに対する代替トレーニング手法を提案する。 バックプロパゲーションの代わりに、フォワードモード勾配フレームワーク内の重み摂動手法を利用する。 具体的には、重み行列を小さな雑音項で摂動し、ネットワーク出力の変化を観察して勾配を推定する。 様々なPDEを解くことを含む回帰タスクの実験結果から,本手法が競合精度を達成し,ニューロモルフィックシステムへの適合性や潜在的なハードウェア互換性が示唆された。

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