論文の概要: AR-LIF: Adaptive reset leaky integrate-and-fire neuron for spiking neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20746v2
• Date: Mon, 01 Sep 2025 08:03:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-03 14:24:52.546394
• Title: AR-LIF: Adaptive reset leaky integrate-and-fire neuron for spiking neural networks
• Title（参考訳）: AR-LIF: ニューラルネットワークをスパイクするための適応リセット型インテリジェンス・アンド・ファイアニューロン
• Authors: Zeyu Huang, Wei Meng, Quan Liu, Kun Chen, Li Ma,
• Abstract要約: スパイクニューラルネットワークは、イベント駆動性のため、低エネルギー消費を提供する。 我々は、入力、出力、リセットの関係を確立する適応リセットニューロンを設計する。 実験結果から, 省エネ性を維持しつつ, 優れた性能が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.595600625488004
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiking neural networks offer low energy consumption due to their event-driven nature. Beyond binary spike outputs, their intrinsic floating-point dynamics merit greater attention. Neuronal threshold levels and reset modes critically determine spike count and timing. Hard reset cause information loss, while soft reset apply uniform treatment to neurons. To address these issues, we design an adaptive reset neuron that establishes relationships between inputs, outputs, and reset, while integrating a simple yet effective threshold adjustment strategy. Experimental results demonstrate that our method achieves excellent performance while maintaining lower energy consumption. In particular, it attains state-of-the-art accuracy on Tiny-ImageNet and CIFAR10-DVS. Codes are available at https://github.com/2ephyrus/AR-LIF.
• Abstract（参考訳）: スパイクニューラルネットワークは、イベント駆動性のため、低エネルギー消費を提供する。 二分スパイク出力以外にも、固有の浮動小数点ダイナミクスはより注目に値する。 神経閾値レベルとリセットモードはスパイク数とタイミングを決定的に決定する。 ハードリセットは情報損失を引き起こし、ソフトリセットは神経細胞に均一な治療を施す。 これらの問題に対処するために、我々は、単純で効果的なしきい値調整戦略を統合しつつ、入力、出力、リセット間の関係を確立する適応リセットニューロンを設計する。 実験結果から, 省エネ性を維持しつつ, 優れた性能が得られた。 特に、Tiny-ImageNetとCIFAR10-DVSの最先端の精度を実現している。 コードはhttps://github.com/2ephyrus/AR-LIFで公開されている。

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