論文の概要: An Exact Gradient Framework for Training Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10568v1
• Date: Tue, 08 Jul 2025 11:55:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 19:46:02.729395
• Title: An Exact Gradient Framework for Training Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワークを訓練するための厳密なグラディエントフレームワーク
• Authors: Arman Ferdowsi, Atakan Aral,
• Abstract要約: スパイクニューラルネットワークは本質的に、離散スパイクイベントの正確なタイミングを情報処理に頼っている。 本稿では、シナプス重みと伝送遅延に関して正確な損失勾配を計算するイベント駆動学習フレームワークを提案する。 複数のベンチマークの実験では、既存の手法と比較して精度(最大7%)、タイミング精度、堅牢性が顕著に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7366405857677227
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Spiking neural networks inherently rely on the precise timing of discrete spike events for information processing. Incorporating additional bio-inspired degrees of freedom, such as trainable synaptic transmission delays and adaptive firing thresholds, is essential for fully leveraging the temporal dynamics of SNNs. Although recent methods have demonstrated the benefits of training synaptic weights and delays, both in terms of accuracy and temporal representation, these techniques typically rely on discrete-time simulations, surrogate gradient approximations, or full access to internal state variables such as membrane potentials. Such requirements limit training precision and efficiency and pose challenges for neuromorphic hardware implementation due to increased memory and I/O bandwidth demands. To overcome these challenges, we propose an analytical event-driven learning framework that computes exact loss gradients not only with respect to synaptic weights and transmission delays but also to adaptive neuronal firing thresholds. Experiments on multiple benchmarks demonstrate significant gains in accuracy (up to 7%), timing precision, and robustness compared to existing methods.
• Abstract（参考訳）: スパイクニューラルネットワークは本質的に、離散スパイクイベントの正確なタイミングを情報処理に頼っている。 トレーニング可能なシナプス伝達遅延やアダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・しきい値などの追加のバイオインスパイアされた自由度を組み込むことは、SNNの時間的ダイナミクスを十分に活用するために不可欠である。 最近の手法は、精度と時間的表現の両面でシナプス重みと遅延の訓練の利点を実証しているが、これらの手法は一般に離散時間シミュレーション、シュロゲート勾配近似、膜電位のような内部状態変数への完全なアクセスに依存している。 このような要件は、トレーニングの精度と効率を制限し、メモリとI/O帯域幅の増大によるニューロモルフィックハードウェアの実装に挑戦する。 これらの課題を克服するために、シナプス重みや伝達遅延だけでなく、適応的なニューロン発射閾値に対しても正確な損失勾配を計算する分析イベント駆動学習フレームワークを提案する。 複数のベンチマークの実験では、既存の手法と比較して精度(最大7%)、タイミング精度、堅牢性が顕著に向上した。

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