論文の概要: A PyTorch-Compatible Spike Encoding Framework for Energy-Efficient Neuromorphic Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11026v1
• Date: Tue, 15 Apr 2025 09:50:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:07:17.157337
• Title: A PyTorch-Compatible Spike Encoding Framework for Energy-Efficient Neuromorphic Applications
• Title（参考訳）: エネルギー効率の良いニューロモルフィック応用のためのPyTorch互換スパイク符号化フレームワーク
• Authors: Alexandru Vasilache, Jona Scholz, Vincent Schilling, Sven Nitzsche, Florian Kaelber, Johannes Korsch, Juergen Becker,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、特にスパーススパイク列車の処理において、有望なエネルギー効率の利点を提供する。 本稿ではスパイクエンコーディングのための新しいオープンソースのPythonフレームワークPyTorchを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.52207669429316
• License:
• Abstract: Spiking Neural Networks (SNNs) offer promising energy efficiency advantages, particularly when processing sparse spike trains. However, their incompatibility with traditional datasets, which consist of batches of input vectors rather than spike trains, necessitates the development of efficient encoding methods. This paper introduces a novel, open-source PyTorch-compatible Python framework for spike encoding, designed for neuromorphic applications in machine learning and reinforcement learning. The framework supports a range of encoding algorithms, including Leaky Integrate-and-Fire (LIF), Step Forward (SF), Pulse Width Modulation (PWM), and Ben's Spiker Algorithm (BSA), as well as specialized encoding strategies covering population coding and reinforcement learning scenarios. Furthermore, we investigate the performance trade-offs of each method on embedded hardware using C/C++ implementations, considering energy consumption, computation time, spike sparsity, and reconstruction accuracy. Our findings indicate that SF typically achieves the lowest reconstruction error and offers the highest energy efficiency and fastest encoding speed, achieving the second-best spike sparsity. At the same time, other methods demonstrate particular strengths depending on the signal characteristics. This framework and the accompanying empirical analysis provide valuable resources for selecting optimal encoding strategies for energy-efficient SNN applications.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、特にスパーススパイク列車の処理において、有望なエネルギー効率の利点を提供する。 しかし、スパイク列車ではなく入力ベクトルのバッチからなる従来のデータセットと互換性がないため、効率的な符号化手法の開発が必要である。 本稿では,機械学習および強化学習におけるニューロモーフィックな応用を目的としたスパイク符号化のための,オープンソースのPythonフレームワークであるPyTorchを紹介する。 このフレームワークは、Leaky Integrate-and-Fire (LIF)、Step Forward (SF)、Pulse Width Modulation (PWM)、Ben's Spiker Algorithm (BSA)など、様々なエンコーディングアルゴリズムをサポートし、また人口符号化と強化学習シナリオをカバーする特殊なエンコーディング戦略をサポートしている。 さらに、C/C++実装を用いた組込みハードウェアにおける各手法の性能トレードオフについて、エネルギー消費、計算時間、スパイク間隔、再構成精度を考慮して検討する。 以上の結果から,SFは最も低い再建誤差を達成し,最もエネルギー効率が高く,高速な符号化速度を実現し,第2のスパイク間隔を実現することが示唆された。 同時に、他の手法は信号特性に応じて特定の強度を示す。 このフレームワークとそれに伴う経験分析は、エネルギー効率の良いSNNアプリケーションのための最適な符号化戦略を選択するための貴重な資源を提供する。

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