論文の概要: SpikeAtConv: An Integrated Spiking-Convolutional Attention Architecture for Energy-Efficient Neuromorphic Vision Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17439v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 13:57:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:36:46.355992
• Title: SpikeAtConv: An Integrated Spiking-Convolutional Attention Architecture for Energy-Efficient Neuromorphic Vision Processing
• Title（参考訳）: SpikeAtConv:エネルギー効率の良いニューロモルフィック・ビジョン・プロセッシングのための統合スパイキング・進化型注意アーキテクチャ
• Authors: Wangdan Liao, Weidong Wang,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、従来の人工ニューラルネットワークに代わる生物学的にインスパイアされた代替手段を提供する。 SNNは、画像分類などの複雑な視覚的タスクにおいて、まだ競争力のある性能を達成できていない。 本研究では,有効性とタスク精度の向上を目的とした新しいSNNアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.687193535939798
• License:
• Abstract: Spiking Neural Networks (SNNs) offer a biologically inspired alternative to conventional artificial neural networks, with potential advantages in power efficiency due to their event-driven computation. Despite their promise, SNNs have yet to achieve competitive performance on complex visual tasks, such as image classification. This study introduces a novel SNN architecture designed to enhance computational efficacy and task accuracy. The architecture features optimized pulse modules that facilitate the processing of spatio-temporal patterns in visual data, aiming to reconcile the computational demands of high-level vision tasks with the energy-efficient processing of SNNs. Our evaluations on standard image classification benchmarks indicate that the proposed architecture narrows the performance gap with traditional neural networks, providing insights into the design of more efficient and capable neuromorphic computing systems.
• Abstract（参考訳）: Spiking Neural Networks (SNN)は、従来の人工ニューラルネットワークに代わる生物学的にインスパイアされた代替手段を提供する。 彼らの約束にもかかわらず、SNNは画像分類のような複雑な視覚的タスクにおいて、まだ競争力のあるパフォーマンスを達成できていない。 本研究では,計算効率とタスク精度の向上を目的とした新しいSNNアーキテクチャを提案する。 このアーキテクチャは、高レベルの視覚タスクの計算要求をSNNのエネルギー効率のよい処理と整合させることを目的として、視覚データにおける時空間パターンの処理を容易にする最適化されたパルスモジュールを備えている。 標準画像分類ベンチマークによる評価は,提案アーキテクチャが従来のニューラルネットワークとの性能ギャップを狭め,より効率的で有能なニューロモルフィックコンピューティングシステムの設計に関する洞察を与えることを示している。

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