論文の概要: Waves and symbols in neuromorphic hardware: from analog signal processing to digital computing on the same computational substrate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20381v1
• Date: Thu, 27 Feb 2025 18:55:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:58:44.872317
• Title: Waves and symbols in neuromorphic hardware: from analog signal processing to digital computing on the same computational substrate
• Title（参考訳）: ニューロモルフィックハードウェアにおける波動とシンボル--アナログ信号処理から同じ計算基板上のデジタルコンピューティングへ
• Authors: Dmitrii Zendrikov, Alessio Franci, Giacomo Indiveri,
• Abstract要約: 本稿では,アナログ信号処理と分類的,離散的な計算を切り替えるために,繰り返しスパイクニューラルネットワークを使用するフレームワークを提案する。 ハードウェアソフトなWinner-Take-Allとミックスフィードバックリカレントスパイキングニューラルネットワークを用いて,このフレームワークの堅牢性を実験的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8754256211583082
• License:
• Abstract: Neural systems use the same underlying computational substrate to carry out analog filtering and signal processing operations, as well as discrete symbol manipulation and digital computation. Inspired by the computational principles of canonical cortical microcircuits, we propose a framework for using recurrent spiking neural networks to seamlessly and robustly switch between analog signal processing and categorical and discrete computation. We provide theoretical analysis and practical neural network design tools to formally determine the conditions for inducing this switch. We demonstrate the robustness of this framework experimentally with hardware soft Winner-Take-All and mixed-feedback recurrent spiking neural networks, implemented by appropriately configuring the analog neuron and synapse circuits of a mixed-signal neuromorphic processor chip.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、アナログフィルタリングや信号処理、離散的なシンボル操作やデジタル計算を行うために、同じ基盤となる計算基板を使用する。 正準皮質微小回路の計算原理に着想を得て, アナログ信号処理と分類的, 離散的計算をシームレスに, 頑健に切り替えるための繰り返しスパイクニューラルネットワークの枠組みを提案する。 我々は、このスイッチを誘導する条件を正式に決定するための理論的解析および実用的なニューラルネットワーク設計ツールを提供する。 混合信号型プロセッサチップのアナログニューロンとシナプス回路を適切に構成し,ハードウェアソフトなWinner-Take-Allと混合フィードバック繰り返しスパイクニューラルネットワークを用いて,本フレームワークのロバスト性を実証した。

関連論文リスト

• A Realistic Simulation Framework for Analog/Digital Neuromorphic Architectures [73.65190161312555]
  ARCANAは、混合信号ニューロモルフィック回路の特性を考慮に入れたスパイクニューラルネットワークシミュレータである。 その結果,ソフトウェアでトレーニングしたスパイクニューラルネットワークの挙動を,信頼性の高い推定結果として提示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T11:16:46Z)
• DYNAP-SE2: a scalable multi-core dynamic neuromorphic asynchronous spiking neural network processor [2.9175555050594975]
  我々は、リアルタイムイベントベーススパイキングニューラルネットワーク(SNN)をプロトタイピングするための、脳にインスパイアされたプラットフォームを提案する。 提案システムは, 短期可塑性, NMDA ゲーティング, AMPA拡散, ホメオスタシス, スパイク周波数適応, コンダクタンス系デンドライトコンパートメント, スパイク伝達遅延などの動的および現実的なニューラル処理現象の直接エミュレーションを支援する。 異なる生物学的に可塑性のニューラルネットワークをエミュレートする柔軟性と、個体群と単一ニューロンの信号の両方をリアルタイムで監視する能力により、基礎研究とエッジコンピューティングの両方への応用のための複雑なニューラルネットワークモデルの開発と検証が可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-01T03:48:16Z)
• Contrastive-Signal-Dependent Plasticity: Self-Supervised Learning in Spiking Neural Circuits [61.94533459151743]
  この研究は、スパイキングネットワークのシナプスを調整するための神経生物学的に動機づけられたスキームを設計することの課題に対処する。 我々の実験シミュレーションは、繰り返しスパイクネットワークを訓練する際、他の生物学的に証明可能なアプローチに対して一貫した優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-30T02:40:28Z)
• SignalNet: A Low Resolution Sinusoid Decomposition and Estimation Network [79.04274563889548]
  本稿では,正弦波数を検出するニューラルネットワークアーキテクチャであるSignalNetを提案する。 基礎となるデータ分布と比較して,ネットワークの結果を比較するための最悪の学習しきい値を導入する。 シミュレーションでは、我々のアルゴリズムは常に3ビットデータのしきい値を超えることができるが、しばしば1ビットデータのしきい値を超えることはできない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T04:21:20Z)
• An error-propagation spiking neural network compatible with neuromorphic processors [2.432141667343098]
  本稿では,局所的な重み更新機構を用いたバックプロパゲーションを近似したスパイクに基づく学習手法を提案する。 本稿では,重み更新機構による誤り信号のバックプロパゲートを可能にするネットワークアーキテクチャを提案する。 この研究は、超低消費電力混合信号ニューロモルフィック処理系の設計に向けた第一歩である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-12T07:21:08Z)
• SEMULATOR: Emulating the Dynamics of Crossbar Array-based Analog Neural System with Regression Neural Networks [1.370633147306388]
  本稿では,深層ニューラルネットワークを用いてクロスバー型アナログコンピューティングシステムの動作をエミュレートする手法SEMULATORを提案する。 提案したニューラルアーキテクチャを用いて,実験および理論的に,ニューラル計算のためのMACユニットをエミュレートすることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-19T21:08:33Z)
• Inference with Artificial Neural Networks on Analog Neuromorphic Hardware [0.0]
  BrainScaleS-2 ASICは混合信号ニューロンとシナプス回路から構成される。 システムは、人工ニューラルネットワークのベクトル行列乗算と累積モードでも動作する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-23T17:25:06Z)
• Training End-to-End Analog Neural Networks with Equilibrium Propagation [64.0476282000118]
  本稿では,勾配降下による終端から終端までのアナログニューラルネットワークの学習法を提案する。 数学的には、アナログニューラルネットワークのクラス(非線形抵抗性ネットワークと呼ばれる)がエネルギーベースモデルであることが示される。 我々の研究は、オンチップ学習をサポートする、超高速でコンパクトで低消費電力のニューラルネットワークの新世代の開発を導くことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-02T23:38:35Z)
• Spiking Neural Networks Hardware Implementations and Challenges: a Survey [53.429871539789445]
  スパイキングニューラルネットワークは、ニューロンとシナプスの操作原理を模倣する認知アルゴリズムである。 スパイキングニューラルネットワークのハードウェア実装の現状について述べる。 本稿では,これらのイベント駆動アルゴリズムの特性をハードウェアレベルで活用するための戦略について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-04T13:24:00Z)
• Data-Driven Symbol Detection via Model-Based Machine Learning [117.58188185409904]
  機械学習(ML)とモデルベースアルゴリズムを組み合わせた,検出設計のシンボル化を目的とした,データ駆動型フレームワークについてレビューする。 このハイブリッドアプローチでは、よく知られたチャネルモデルに基づくアルゴリズムをMLベースのアルゴリズムで拡張し、チャネルモデル依存性を除去する。 提案手法は, 正確なチャネル入出力統計関係を知らなくても, モデルベースアルゴリズムのほぼ最適性能が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T06:58:27Z)
• Structural plasticity on an accelerated analog neuromorphic hardware system [0.46180371154032884]
  我々は, プレ・グポストシナプスのパートナーを常に切り替えることにより, 構造的可塑性を達成するための戦略を提案する。 我々はこのアルゴリズムをアナログニューロモルフィックシステムBrainScaleS-2に実装した。 ネットワークトポロジを最適化する能力を示し、簡単な教師付き学習シナリオで実装を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-27T10:15:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。