論文の概要: Backpropagation-free Spiking Neural Networks with the Forward-Forward Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20411v2
• Date: Tue, 27 May 2025 12:47:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 14:37:19.238328
• Title: Backpropagation-free Spiking Neural Networks with the Forward-Forward Algorithm
• Title（参考訳）: フォワードフォワードアルゴリズムを用いたバックプロパゲーションフリースパイクニューラルネットワーク
• Authors: Mohammadnavid Ghader, Saeed Reza Kheradpisheh, Bahar Farahani, Mahmood Fazlali,
• Abstract要約: Spiking Neural Networks (SNN)は、離散スパイクベースの処理を通じて神経活動をエミュレートする生物学的にインスパイアされた計算パラダイムを提供する。 これらの利点にもかかわらず、従来のバックプロパゲーション(BP)を用いたSNNのトレーニングは、計算の非効率性と生物学的妥当性の欠如により、依然として困難である。 本研究では,SNNの代替学習フレームワークとして,フォワードフォワード(FF)アルゴリズムについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13499500088995461
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spiking Neural Networks (SNNs) offer a biologically inspired computational paradigm that emulates neuronal activity through discrete spike-based processing. Despite their advantages, training SNNs with traditional backpropagation (BP) remains challenging due to computational inefficiencies and a lack of biological plausibility. This study explores the Forward-Forward (FF) algorithm as an alternative learning framework for SNNs. Unlike backpropagation, which relies on forward and backward passes, the FF algorithm employs two forward passes, enabling layer-wise localized learning, enhanced computational efficiency, and improved compatibility with neuromorphic hardware. We introduce an FF-based SNN training framework and evaluate its performance across both non-spiking (MNIST, Fashion-MNIST, Kuzushiji-MNIST) and spiking (Neuro-MNIST, SHD) datasets. Experimental results demonstrate that our model surpasses existing FF-based SNNs on evaluated static datasets with a much lighter architecture while achieving accuracy comparable to state-of-the-art backpropagation-trained SNNs. On more complex spiking tasks such as SHD, our approach outperforms other SNN models and remains competitive with leading backpropagation-trained SNNs. These findings highlight the FF algorithm's potential to advance SNN training methodologies by addressing some key limitations of backpropagation.
• Abstract（参考訳）: Spiking Neural Networks (SNN)は、離散スパイクベースの処理を通じて神経活動をエミュレートする生物学的にインスパイアされた計算パラダイムを提供する。 これらの利点にもかかわらず、従来のバックプロパゲーション(BP)を用いたSNNのトレーニングは、計算の非効率性と生物学的妥当性の欠如により、依然として困難である。 本研究では,SNNの代替学習フレームワークとして,フォワードフォワード(FF)アルゴリズムについて検討する。 フォワードパスとバックパスに依存するバックプロパゲーションとは異なり、FFアルゴリズムは2つのフォワードパスを採用し、レイヤーワイドなローカライズドラーニング、計算効率の向上、ニューロモルフィックハードウェアとの互換性の向上を実現している。 FFベースのSNNトレーニングフレームワークを導入し、非スパイキング(MNIST, Fashion-MNIST, Kuzushiji-MNIST)とスパイキング(Neuro-MNIST, SHD)データセットの両方で性能を評価する。 実験の結果,既存のFFベースSNNをはるかに軽量な静的データセットで上回り,最先端のバックプロパゲーション学習SNNに匹敵する精度が得られた。 SHDのような複雑なスパイクタスクでは、我々のアプローチは他のSNNモデルよりも優れており、バックプロパゲーションを訓練したSNNと競合する。 これらの結果は、バックプロパゲーションのいくつかの重要な制限に対処することによって、FFアルゴリズムがSNNトレーニング方法論を前進させる可能性を強調している。

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