論文の概要: Efficient Memristive Spiking Neural Networks Architecture with Supervised In-Situ STDP Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20998v1
- Date: Mon, 28 Jul 2025 17:09:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.220154
- Title: Efficient Memristive Spiking Neural Networks Architecture with Supervised In-Situ STDP Method
- Title（参考訳）: その場STDP法を用いた効率よい旋律スパイクニューラルネットワークアーキテクチャ
- Authors: Santlal Prajapati, Susmita Sur-Kolay, Soumyadeep Dutta,
- Abstract要約: 時間的スパイクエンコーディングを備えたメムリスタベースのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、超低エネルギー計算を可能にする。
本稿では,新しい教師付きin-situ学習アルゴリズムを用いて学習した回路レベルのメムリシブスパイクニューラルネットワーク(SNN)アーキテクチャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Memristor-based Spiking Neural Networks (SNNs) with temporal spike encoding enable ultra-low-energy computation, making them ideal for battery-powered intelligent devices. This paper presents a circuit-level memristive spiking neural network (SNN) architecture trained using a proposed novel supervised in-situ learning algorithm inspired by spike-timing-dependent plasticity (STDP). The proposed architecture efficiently implements lateral inhibition and the refractory period, eliminating the need for external microcontrollers or ancillary control hardware. All synapses of the winning neurons are updated in parallel, enhancing training efficiency. The modular design ensures scalability with respect to input data dimensions and output class count. The SNN is evaluated in LTspice for pattern recognition (using 5x3 binary images) and classification tasks using the Iris and Breast Cancer Wisconsin (BCW) datasets. During testing, the system achieved perfect pattern recognition and high classification accuracies of 99.11\% (Iris) and 97.9\% (BCW). Additionally, it has demonstrated robustness, maintaining an average recognition rate of 93.4\% under 20\% input noise. The impact of stuck-at-conductance faults and memristor device variations was also analyzed.
- Abstract（参考訳）: 時間スパイクエンコーディングを備えたMemristorベースのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、超低エネルギー計算を可能にし、バッテリ駆動のインテリジェントデバイスに最適である。
本稿では,スパイク刺激依存型プラスティック性(STDP)に触発された新しい教師付きその場学習アルゴリズムを用いて,回路レベルの間欠的スパイクニューラルネットワーク(SNN)アーキテクチャを訓練した。
提案アーキテクチャは、外部マイクロコントローラや補助制御ハードウェアの必要性をなくし、横方向の抑制と屈折周期を効果的に実装する。
勝利したニューロンのシナプスはすべて並列に更新され、訓練効率が向上する。
モジュール設計は、入力データ次元と出力クラスカウントに関するスケーラビリティを保証する。
SNNは、パターン認識(5x3バイナリイメージ)とIris and Breast Cancer Wisconsin(BCW)データセットを用いた分類タスクのためにLTspiceで評価されている。
テスト中、システムは完璧なパターン認識と99.11\%(アイリス)と97.9\%(BCW)の高い分類精度を達成した。
さらにロバスト性を示し、平均認識率93.4\%を20\%の入力雑音下で維持している。
また, インダクタンス・アット・コンダクタンス断層とメムリスタ・デバイス変動の影響を解析した。
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