論文の概要: A spiking photonic neural network of 40.000 neurons, trained with rank-order coding for leveraging sparsity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19209v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 15:28:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 20:28:07.81253
• Title: A spiking photonic neural network of 40.000 neurons, trained with rank-order coding for leveraging sparsity
• Title（参考訳）: 40万ニューロンのスパイキング光神経ネットワーク : 空間性を利用したランク順符号化の訓練
• Authors: Ria Talukder, Anas Skalli, Xavier Porte, Simon Thorpe, Daniel Brunner,
• Abstract要約: ニューロンレベルでの加法的および乗法的なガウスホワイトノイズがネットワークの精度に与える影響を考察する。 我々はいくつかのノイズ低減手法を分類タスクの基本設定に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, the hardware implementation of neural networks, leveraging physical coupling and analog neurons has substantially increased in relevance. Such nonlinear and complex physical networks provide significant advantages in speed and energy efficiency, but are potentially susceptible to internal noise when compared to digital emulations of such networks. In this work, we consider how additive and multiplicative Gaussian white noise on the neuronal level can affect the accuracy of the network when applied for specific tasks and including a softmax function in the readout layer. We adapt several noise reduction techniques to the essential setting of classification tasks, which represent a large fraction of neural network computing. We find that these adjusted concepts are highly effective in mitigating the detrimental impact of noise.
• Abstract（参考訳）: 近年、物理的結合とアナログニューロンを活用するニューラルネットワークのハードウェア実装は、関連性を大幅に高めている。 このような非線形で複雑な物理ネットワークは、速度とエネルギー効率に大きな利点をもたらすが、そのようなネットワークのデジタルエミュレーションと比較すると、内部ノイズの影響を受けやすい可能性がある。 本研究では,ニューロンレベルでの加法的および乗法的ガウスホワイトノイズが,特定のタスクに適用し,読み出し層にソフトマックス関数を含む場合のネットワークの精度にどのように影響するかを検討する。 ニューラルネットコンピューティングのかなりの部分を表す分類タスクの基本的な設定に、いくつかのノイズ低減手法を適用する。 これらの調整された概念は騒音の有害な影響を緩和するのに非常に有効であることがわかった。

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