論文の概要: Beyond Timesteps: A Novel Activation-wise Membrane Potential Propagation Mechanism for Spiking Neural Networks in 3D cloud

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12791v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 11:52:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 20:12:08.935279
• Title: Beyond Timesteps: A Novel Activation-wise Membrane Potential Propagation Mechanism for Spiking Neural Networks in 3D cloud
• Title（参考訳）: タイムステップを超えて:3Dクラウドでニューラルネットワークをスパイクするための新しいアクティベーションワイド膜電位伝播機構
• Authors: Jian Song, Boxuan Zheng, Xiangfei Yang, Donglin Wang,
• Abstract要約: 我々は、AMP2(Activation-wise membrane potential Propagation)と呼ばれる、スパイキングニューロンの新規で一般的な活性化戦略を提案する。 共通点クラウドタスク(分類、オブジェクト、シーンセグメンテーション)とイベントクラウドタスク(アクション認識)の実験では、AMP2がSNNトレーニングを安定化し、競争性能を維持し、従来のタイムステップワイドアクティベーションパラダイムと比較してレイテンシを低減することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.80266410451645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Due to the similar characteristics between event-based visual data and point clouds, recent studies have emerged that treat event data as event clouds to learn based on point cloud analysis. Additionally, some works approach point clouds from the perspective of event vision, employing Spiking Neural Network (SNN) due to their asynchronous nature. However, these contributions are often domain-specific, making it difficult to extend their applicability to other intersecting fields. Moreover, while SNN-based visual tasks have seen significant growth, the conventional timestep-wise iterative activation strategy largely limits their real-world applications by large timesteps, resulting in significant delays and increased computational costs. Although some innovative methods achieve good performance with short timesteps (<10), few have fundamentally restructured the update strategy of spiking neurons to completely overcome the limitations of timesteps. In response to these concerns, we propose a novel and general activation strategy for spiking neurons called Activation-wise Membrane Potential Propagation (AMP2). This approach extends the concept of timesteps from a manually crafted parameter within the activation function to any existing network structure. In experiments on common point cloud tasks (classification, object, and scene segmentation) and event cloud tasks (action recognition), we found that AMP2 stabilizes SNN training, maintains competitive performance, and reduces latency compared to the traditional timestep-wise activation paradigm.
• Abstract（参考訳）: イベントベースの視覚データとポイントクラウドの類似した特徴から、イベントデータをポイントクラウド分析に基づいて学習するイベントクラウドとして扱うという最近の研究が生まれている。 さらに、SNN(Spike Neural Network)の非同期性から、イベントビジョンの観点から、ポイントクラウドにアプローチする作業もある。 しかしながら、これらの貢献はしばしばドメイン固有であり、それらの適用性を他の交差する分野に拡張することは困難である。 さらに、SNNベースの視覚タスクは著しい成長を遂げているが、従来の時間的反復的アクティベーション戦略は、現実のアプリケーションを大きなタイムステップで制限し、大きな遅延と計算コストを増大させる。 いくつかの革新的手法は短い時間ステップ(10)で優れた性能を達成するが、時間ステップの限界を完全に克服するためにスパイクニューロンの更新戦略を根本的に再構築した例は少ない。 これらの懸念に応えて、AMP2(Activation-wise membrane potential Propagation)と呼ばれる、スパイキングニューロンの新規で一般的な活性化戦略を提案する。 このアプローチは、アクティベーション関数内の手作業によるパラメータから既存のネットワーク構造まで、タイムステップの概念を拡張します。 共通点クラウドタスク(分類,オブジェクト,シーンセグメンテーション)とイベントクラウドタスク(アクション認識)の実験では,AMP2がSNNトレーニングを安定化し,競争性能を維持し,従来のタイムステップワイドアクティベーションパラダイムと比較してレイテンシを低減することがわかった。

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