論文の概要: Integrating programmable plasticity in experiment descriptions for analog neuromorphic hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03128v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 08:46:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:09:30.223048
• Title: Integrating programmable plasticity in experiment descriptions for analog neuromorphic hardware
• Title（参考訳）: アナログニューロモルフィックハードウェアの実験記述における可塑性の統合
• Authors: Philipp Spilger, Eric Müller, Johannes Schemmel,
• Abstract要約: BrainScaleS-2のニューロモルフィックアーキテクチャは「ハイブリッド」可塑性をサポートするように設計されている。 シナプス間相関測定などの数値シミュレーションで高価な観測機器はシナプス回路に直接実装される。 我々は高レベルな実験記述言語でスパイキングニューラルネットワーク実験と塑性規則を記述するための統合フレームワークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9217021281095907
• License:
• Abstract: The study of plasticity in spiking neural networks is an active area of research. However, simulations that involve complex plasticity rules, dense connectivity/high synapse counts, complex neuron morphologies, or extended simulation times can be computationally demanding. The BrainScaleS-2 neuromorphic architecture has been designed to address this challenge by supporting "hybrid" plasticity, which combines the concepts of programmability and inherently parallel emulation. In particular, observables that are expensive in numerical simulation, such as per-synapse correlation measurements, are implemented directly in the synapse circuits. The evaluation of the observables, the decision to perform an update, and the magnitude of an update, are all conducted in a conventional program that runs simultaneously with the analog neural network. Consequently, these systems can offer a scalable and flexible solution in such cases. While previous work on the platform has already reported on the use of different kinds of plasticity, the descriptions for the spiking neural network experiment topology and protocol, and the plasticity algorithm have not been connected. In this work, we introduce an integrated framework for describing spiking neural network experiments and plasticity rules in a unified high-level experiment description language for the BrainScaleS-2 platform and demonstrate its use.
• Abstract（参考訳）: スパイクニューラルネットワークにおける可塑性の研究は、研究の活発な領域である。 しかし、複雑な可塑性規則、密接な接続/高シナプス数、複雑なニューロン形態、あるいは拡張されたシミュレーション時間を含むシミュレーションは、計算的に要求される。 BrainScaleS-2のニューロモルフィックアーキテクチャは、プログラム可能性の概念と本質的に平行なエミュレーションを組み合わせた"ハイブリッド"な塑性をサポートすることで、この問題に対処するために設計された。 特に、シナプス間相関測定などの数値シミュレーションで高価な観測器をシナプス回路に直接実装する。 アナログニューラルネットワークと同時に動作する従来のプログラムでは、観測可能なものの評価、更新を行う決定、更新の規模が評価される。 したがって、このような場合、これらのシステムはスケーラブルで柔軟なソリューションを提供することができる。 このプラットフォームに関する以前の研究は、様々な種類の可塑性の使用について既に報告されているが、スパイクニューラルネットワークの実験トポロジーとプロトコルの説明と、可塑性アルゴリズムは関連付けられていない。 本研究では、BrainScaleS-2プラットフォーム用の高レベルな実験記述言語において、スパイクニューラルネットワーク実験と塑性規則を記述するための統合フレームワークを導入し、その使用を実証する。

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