論文の概要: Minimal Neuron Circuits -- Part I: Resonators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02341v1
- Date: Tue, 03 Jun 2025 00:32:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-04 21:47:35.18177
- Title: Minimal Neuron Circuits -- Part I: Resonators
- Title（参考訳）: ミニマルニューロン回路-その1:共振器
- Authors: Amr Nabil, T. Nandha Kumar, Haider Abbas F. Almurib,
- Abstract要約: スパイキングニューロンは、作用電位を発射する決定を決定する計算単位として機能する。
この研究は、生物学的に可塑性でスケーラブルなスパイキングニューロンをハードウェアに実装するための方法論を示す。
より複雑なHodgkin-Huxleyモデルよりも、$I_Na,p+I_K$モデルを模倣したニューロンを設計することがより効率的であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1624569521079424
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Spiking Neural Networks have earned increased recognition in recent years owing to their biological plausibility and event-driven computation. Spiking neurons are the fundamental building components of Spiking Neural Networks. Those neurons act as computational units that determine the decision to fire an action potential. This work presents a methodology to implement biologically plausible yet scalable spiking neurons in hardware. We show that it is more efficient to design neurons that mimic the $I_{Na,p}+I_{K}$ model rather than the more complicated Hodgkin-Huxley model. We demonstrate our methodology by presenting eleven novel minimal spiking neuron circuits in Parts I and II of the paper. We categorize the neuron circuits presented into two types: Resonators and Integrators. We discuss the methodology employed in designing neurons of the resonator type in Part I, while we discuss neurons of the integrator type in Part II. In part I, we postulate that Sodium channels exhibit type-N negative differential resistance. Consequently, we present three novel minimal neuron circuits that use type-N negative differential resistance circuits or devices as the Sodium channel. Nevertheless, the aim of the paper is not to present a set of minimal neuron circuits but rather the methodology utilized to construct those circuits.
- Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワークは、生物学的妥当性とイベント駆動型計算により、近年、認知度が高まっている。
スパイキングニューロンはスパイキングニューラルネットワークの基本構成要素である。
これらのニューロンは、アクションポテンシャルを発射する決定を決定する計算単位として機能する。
この研究は、生物学的に可塑性でスケーラブルなスパイキングニューロンをハードウェアに実装するための方法論を示す。
より複雑なHodgkin-Huxleyモデルよりも、$I_{Na,p}+I_{K}$モデルを模倣したニューロンを設計することがより効率的であることを示す。
論文のパートI,IIにおいて,11個の新しいミニマルスパイキングニューロン回路を提示し,本手法を実証した。
本稿では,ニューロン回路を共振器と積分器の2種類に分類する。
本稿では,第1部における共振器型ニューロンの設計手法について論じるとともに,第2部における積分器型ニューロンについて論じる。
第1部では, ナトリウムチャネルはN型負差抵抗を示すと仮定した。
その結果、N型負差抵抗回路またはデバイスをナトリウムチャネルとして使用する3つの新しいミニマルニューロン回路が提示された。
それにもかかわらず、本論文の目的は、最小限のニューロン回路の集合を提示することではなく、これらの回路を構築するために使用される手法を提供することである。
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