論文の概要: Color Spike Data Generation via Bio-inspired Neuron-like Encoding with an Artificial Photoreceptor Layer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13558v1
• Date: Tue, 19 Aug 2025 06:36:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-20 15:36:31.819306
• Title: Color Spike Data Generation via Bio-inspired Neuron-like Encoding with an Artificial Photoreceptor Layer
• Title（参考訳）: 人工光受容体層を用いたバイオインスピレーションニューロン様エンコーディングによるカラースパイクデータ生成
• Authors: Hsieh Ching-Teng, Wang Yuan-Kai,
• Abstract要約: スパイクニューラルネットワーク(SNN)の性能は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)よりまだ遅れている 本稿では,生体ニューロンの動作原理と機能に基づいてスパイクデータを生成するニューロン様積分法を提案する。 実験により,この生物学的にインスパイアされたアプローチはスパイク信号の情報量を効果的に増加させ,SNNの性能を向上させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, neuromorphic computing and spiking neural networks (SNNs) have ad-vanced rapidly through integration with deep learning. However, the performance of SNNs still lags behind that of convolutional neural networks (CNNs), primarily due to the limited information capacity of spike-based data. Although some studies have attempted to improve SNN performance by training them with non-spiking inputs such as static images, this approach deviates from the original intent of neuromorphic computing, which emphasizes spike-based information processing. To address this issue, we propose a Neuron-like Encoding method that generates spike data based on the intrinsic operational principles and functions of biological neurons. This method is further enhanced by the incorporation of an artificial pho-toreceptor layer, enabling spike data to carry both color and luminance information, thereby forming a complete visual spike signal. Experimental results using the Integrate-and-Fire neuron model demonstrate that this biologically inspired approach effectively increases the information content of spike signals and improves SNN performance, all while adhering to neuromorphic principles. We believe this concept holds strong potential for future development and may contribute to overcoming current limitations in neuro-morphic computing, facilitating broader applications of SNNs.
• Abstract（参考訳）: 近年、ニューロモルフィックコンピューティングとスパイクニューラルネットワーク(SNN)は、ディープラーニングとの統合によって急速に進歩している。 しかしながら、SNNのパフォーマンスは、主にスパイクベースのデータの限られた情報容量のため、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)よりも遅れている。 静的画像などの非スパイキング入力を用いてSNNの性能向上を図っている研究もあるが、この手法はスパイクベースの情報処理を強調するニューロモルフィックコンピューティングの本来の意図から逸脱している。 そこで本研究では,生体ニューロンの動作原理と機能に基づいてスパイクデータを生成するニューロンライクエンコーディング手法を提案する。 この方法は、人工ホトレプタ層の組み込みによりさらに強化され、スパイクデータが色情報と輝度情報の両方を搬送し、完全な視覚スパイク信号を形成する。 インテグレート・アンド・ファイア・ニューロンモデルを用いた実験の結果、この生物学的にインスパイアされたアプローチはスパイク信号の情報量を効果的に増加させ、ニューロモルフィックの原理に固執しながらSNNのパフォーマンスを向上させることが示された。 我々は、この概念が今後の発展に強い可能性を秘めており、SNNの広範な応用を促進するため、ニューロモルフィックコンピューティングにおける現在の限界を克服するのに役立つと考えている。

関連論文リスト

• Channel-wise Parallelizable Spiking Neuron with Multiplication-free Dynamics and Large Temporal Receptive Fields [32.349167886062105]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的ニューラルネットワークにインスパイアされた洗練された神経力学とスパースバイナリアクティベーション(スパイクス)によって、ニューラルネットワーク(ANN)と区別される。 従来のニューロンモデルは反復的なステップバイステップのダイナミクスを使用し、シリアル計算とSNNの遅いトレーニング速度をもたらす。 最近の並列化可能なスパイクニューロンモデルは、SNNの訓練を加速するために、グラフィックス処理ユニットの大規模並列計算能力をフル活用するために提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-24T13:44:08Z)
• Enhancing learning in spiking neural networks through neuronal heterogeneity and neuromodulatory signaling [52.06722364186432]
  人工ニューラルネットワーク(ANN)の強化のための生物学的インフォームドフレームワークを提案する。 提案したデュアルフレームアプローチは、多様なスパイキング動作をエミュレートするためのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)の可能性を強調している。 提案手法は脳にインスパイアされたコンパートメントモデルとタスク駆動型SNN, バイオインスピレーション, 複雑性を統合している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T14:11:28Z)
• Stochastic Spiking Neural Networks with First-to-Spike Coding [7.955633422160267]
  スパイキングニューラルネットワーク (SNN) は、その生物の楽観性とエネルギー効率で知られている。 本研究では,SNNアーキテクチャにおける新しい計算手法と情報符号化方式の融合について検討する。 提案手法のトレードオフを,精度,推論遅延,スパイク空間性,エネルギー消費,データセットの観点から検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-26T22:52:23Z)
• SpikingJelly: An open-source machine learning infrastructure platform for spike-based intelligence [51.6943465041708]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、高エネルギー効率のニューロモルフィックチップに脳にインスパイアされたインテリジェンスを実現することを目的としている。 我々は、ニューロモルフィックデータセットの事前処理、深層SNNの構築、パラメータの最適化、およびニューロモルフィックチップへのSNNのデプロイのためのフルスタックツールキットをコントリビュートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T13:15:17Z)
• A Hybrid Neural Coding Approach for Pattern Recognition with Spiking Neural Networks [53.31941519245432]
  脳にインスパイアされたスパイクニューラルネットワーク(SNN)は、パターン認識タスクを解く上で有望な能力を示している。 これらのSNNは、情報表現に一様神経コーディングを利用する同質ニューロンに基づいている。 本研究では、SNNアーキテクチャは異種符号化方式を組み込むよう、均質に設計されるべきである、と論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T02:52:12Z)
• Event-based Video Reconstruction via Potential-assisted Spiking Neural Network [48.88510552931186]
  バイオインスパイアされたニューラルネットワークは、イベント駆動ハードウェア上での計算効率の向上につながる可能性がある。 完全スパイキングニューラルネットワーク(EVSNN)に基づくイベントベースビデオ再構成フレームワークを提案する。 スパイクニューロンは、そのような時間依存タスクを完了させるために有用な時間情報(メモリ)を格納する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-25T02:05:20Z)
• Rectified Linear Postsynaptic Potential Function for Backpropagation in Deep Spiking Neural Networks [55.0627904986664]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、時間的スパイクパターンを用いて情報を表現し、伝達する。 本稿では,情報符号化,シナプス可塑性,意思決定におけるスパイクタイミングダイナミクスの寄与について検討し,将来のDeepSNNやニューロモルフィックハードウェアシステムの設計への新たな視点を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-26T11:13:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。