論文の概要: Spiking Neural Networks for Temporal Processing: Status Quo and Future Prospects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09449v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 16:17:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:49:59.680852
• Title: Spiking Neural Networks for Temporal Processing: Status Quo and Future Prospects
• Title（参考訳）: 一時処理のためのスパイクニューラルネットワーク:現状と今後の展望
• Authors: Chenxiang Ma, Xinyi Chen, Yanchen Li, Qu Yang, Yujie Wu, Guoqi Li, Gang Pan, Huajin Tang, Kay Chen Tan, Jibin Wu,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、その豊富な神経力学とスパース活動パターンのために、データを高い効率で処理する上で優れている。 近年のSNNの発展に伴い,その時間的処理能力を総合的に評価する必要性が高まっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.8742357294068
• License:
• Abstract: Temporal processing is fundamental for both biological and artificial intelligence systems, as it enables the comprehension of dynamic environments and facilitates timely responses. Spiking Neural Networks (SNNs) excel in handling such data with high efficiency, owing to their rich neuronal dynamics and sparse activity patterns. Given the recent surge in the development of SNNs, there is an urgent need for a comprehensive evaluation of their temporal processing capabilities. In this paper, we first conduct an in-depth assessment of commonly used neuromorphic benchmarks, revealing critical limitations in their ability to evaluate the temporal processing capabilities of SNNs. To bridge this gap, we further introduce a benchmark suite consisting of three temporal processing tasks characterized by rich temporal dynamics across multiple timescales. Utilizing this benchmark suite, we perform a thorough evaluation of recently introduced SNN approaches to elucidate the current status of SNNs in temporal processing. Our findings indicate significant advancements in recently developed spiking neuron models and neural architectures regarding their temporal processing capabilities, while also highlighting a performance gap in handling long-range dependencies when compared to state-of-the-art non-spiking models. Finally, we discuss the key challenges and outline potential avenues for future research.
• Abstract（参考訳）: 時間処理は、動的環境の理解を可能にし、タイムリーな応答を促進するため、生物学的および人工知能システムの両方に基本となる。 スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、その豊富な神経力学とスパース活動パターンのために、そのようなデータを高い効率で扱うのに優れています。 近年のSNNの発展に伴い,その時間的処理能力を総合的に評価する必要性が高まっている。 本稿では,SNNの時間的処理能力を評価する能力の限界を明らかにするため,一般的に使用されているニューロモルフィックベンチマークの詳細な評価を行う。 このギャップを埋めるために、複数の時間スケールにまたがるリッチな時間的ダイナミクスを特徴とする3つの時間的処理タスクからなるベンチマークスイートを導入する。 このベンチマークスイートを利用することで、最近導入されたSNNアプローチを徹底的に評価し、時間的処理におけるSNNの現状を解明する。 本研究は,最近開発されたスパイクニューロンモデルとニューラルアーキテクチャにおいて,その時間的処理能力に関する顕著な進歩と,最先端の非スパイクモデルと比較した場合の長距離依存性処理におけるパフォーマンスギャップを強調した。 最後に,重要な課題について論じ,今後の研究への可能性について概説する。

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