論文の概要: Gated Parametric Neuron for Spike-based Audio Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01087v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 03:46:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:43:32.228015
• Title: Gated Parametric Neuron for Spike-based Audio Recognition
• Title（参考訳）: スパイク型音声認識のためのゲートパラメトリックニューロン
• Authors: Haoran Wang, Herui Zhang, Siyang Li, Dongrui Wu,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的に可塑性ニューロンを持つヒト脳内の実際のニューラルネットワークをシミュレートすることを目的としている。 本稿では,ゲーティング機構を用いて時間的情報を効率的に処理するための漏れパラメトリックニューロン(GPN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.124844943674407
• License:
• Abstract: Spiking neural networks (SNNs) aim to simulate real neural networks in the human brain with biologically plausible neurons. The leaky integrate-and-fire (LIF) neuron is one of the most widely studied SNN architectures. However, it has the vanishing gradient problem when trained with backpropagation. Additionally, its neuronal parameters are often manually specified and fixed, in contrast to the heterogeneity of real neurons in the human brain. This paper proposes a gated parametric neuron (GPN) to process spatio-temporal information effectively with the gating mechanism. Compared with the LIF neuron, the GPN has two distinguishing advantages: 1) it copes well with the vanishing gradients by improving the flow of gradient propagation; and, 2) it learns spatio-temporal heterogeneous neuronal parameters automatically. Additionally, we use the same gate structure to eliminate initial neuronal parameter selection and design a hybrid recurrent neural network-SNN structure. Experiments on two spike-based audio datasets demonstrated that the GPN network outperformed several state-of-the-art SNNs, could mitigate vanishing gradients, and had spatio-temporal heterogeneous parameters. Our work shows the ability of SNNs to handle long-term dependencies and achieve high performance simultaneously.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的に可塑性ニューロンを持つヒト脳内の実際のニューラルネットワークをシミュレートすることを目的としている。 LIFニューロンは最も広く研究されているSNNアーキテクチャの一つである。 しかし、バックプロパゲーション(英語版)で訓練された場合、それは消える勾配問題を持つ。 さらに、その神経パラメータは、人間の脳内の実際のニューロンの不均一性とは対照的に、しばしば手動で特定され、固定される。 本稿では,ゲーティング機構を用いて時空間情報を効率的に処理するためのゲートパラメトリックニューロン(GPN)を提案する。 LIFニューロンと比較すると、GPNには2つの利点がある。 1)勾配伝播の流れを改善することにより、消滅する勾配にうまく対応し、そして、 2)時空間的異種神経パラメータを自動的に学習する。 さらに、同じゲート構造を用いて、初期ニューロンパラメータの選択を排除し、ハイブリッドリカレントニューラルネットワーク-SNN構造を設計する。 2つのスパイクベースのオーディオデータセットの実験により、GPNネットワークはいくつかの最先端SNNより優れ、消滅する勾配を緩和し、時空間の不均一パラメータを持つことを示した。 我々の研究は、SNNが長期依存を処理し、同時に高いパフォーマンスを実現する能力を示している。

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