論文の概要: Learning with Spike Synchrony in Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14841v2
• Date: Mon, 25 Aug 2025 07:25:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 14:31:50.664567
• Title: Learning with Spike Synchrony in Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: スパイク同期を用いたスパイクニューラルネットワークの学習
• Authors: Yuchen Tian, Assel Kembay, Samuel Tensingh, Nhan Duy Truong, Jason K. Eshraghian, Omid Kavehei,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的神経力学を模倣してエネルギー効率の高い計算を約束する。 本稿では,スパイクタイミングではなく神経発射の度合いに基づいてシナプス重みを調整する訓練手法として,スパイク同期依存塑性(SSDP)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8506283985103447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spiking neural networks (SNNs) promise energy-efficient computation by mimicking biological neural dynamics, yet existing plasticity rules focus on isolated spike pairs and fail to leverage the synchronous activity patterns that drive learning in biological systems. We introduce spike-synchrony-dependent plasticity (SSDP), a training approach that adjusts synaptic weights based on the degree of synchronous neural firing rather than spike timing order. Our method operates as a local, post-optimization mechanism that applies updates to sparse parameter subsets, maintaining computational efficiency with linear scaling. SSDP serves as a lightweight event-structure regularizer, biasing the network toward biologically plausible spatio-temporal synchrony while preserving standard convergence behavior. SSDP seamlessly integrates with standard backpropagation while preserving the forward computation graph. We validate our approach across single-layer SNNs and spiking Transformers on datasets from static images to high-temporal-resolution tasks, demonstrating improved convergence stability and enhanced robustness to spike-time jitter and event noise. These findings provide new insights into how biological neural networks might leverage synchronous activity for efficient information processing and suggest that synchrony-dependent plasticity represents a key computational principle underlying neural learning.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的神経力学を模倣してエネルギー効率の高い計算を約束するが、既存の可塑性ルールは、孤立したスパイクペアに焦点を当てており、生物学的システムにおける学習を促進する同期アクティビティパターンの活用に失敗している。 本稿では,スパイクタイミングの順序ではなく,同期神経発射の度合いに基づいてシナプス重みを調整する訓練手法である,スパイク同期依存塑性(SSDP)を導入する。 本手法は,スパースパラメータサブセットに更新を適用し,線形スケーリングによる計算効率の維持を図る局所最適化機構として機能する。 SSDPは軽量なイベント構造正規化器として機能し、標準収束挙動を保ちながら生物学的に妥当な時空間同期に向けてネットワークをバイアスする。 SSDPは、フォワード計算グラフを保持しながら、標準的なバックプロパゲーションとシームレスに統合する。 静的画像から高時間分解能タスクへのデータセット上の単一層SNNとスパイクトランスフォーマーのアプローチを検証し,コンバージェンス安定性の向上とスパイクタイムジッタやイベントノイズに対するロバスト性の向上を実証した。 これらの発見は、生物学的ニューラルネットワークが効率的な情報処理に同期アクティビティをどのように活用するかに関する新たな洞察を与え、同期依存の可塑性が、ニューラルネットワークの根底にある重要な計算原理であることを示す。

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