論文の概要: Discretized Quadratic Integrate-and-Fire Neuron Model for Deep Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.05168v1
• Date: Sun, 05 Oct 2025 02:30:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 17:57:07.880675
• Title: Discretized Quadratic Integrate-and-Fire Neuron Model for Deep Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: 深部スパイクニューラルネットワークのための離散化二次積分火炎ニューロンモデル
• Authors: Eric Jahns, Davi Moreno, Milan Stojkov, Michel A. Kinsy,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、従来の人工ニューラルネットワークに代わるエネルギー効率の良い代替手段として登場した。 本稿では,高性能深部スパイクニューラルネットに適した準積分ファイア(QIF)ニューロンモデルの最初の離散化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08749675983608168
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spiking Neural Networks (SNNs) have emerged as energy-efficient alternatives to traditional artificial neural networks, leveraging asynchronous and biologically inspired neuron dynamics. Among existing neuron models, the Leaky Integrate-and-Fire (LIF) neuron has become widely adopted in deep SNNs due to its simplicity and computational efficiency. However, this efficiency comes at the expense of expressiveness, as LIF dynamics are constrained to linear decay at each timestep. In contrast, more complex models, such as the Quadratic Integrate-and-Fire (QIF) neuron, exhibit richer, nonlinear dynamics but have seen limited adoption due to their training instability. On that note, we propose the first discretization of the QIF neuron model tailored for high-performance deep spiking neural networks and provide an in-depth analysis of its dynamics. To ensure training stability, we derive an analytical formulation for surrogate gradient windows directly from our discretizations' parameter set, minimizing gradient mismatch. We evaluate our method on CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNet, and CIFAR-10 DVS, demonstrating its ability to outperform state-of-the-art LIF-based methods. These results establish our discretization of the QIF neuron as a compelling alternative to LIF neurons for deep SNNs, combining richer dynamics with practical scalability.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、従来のニューラルネットワークに代わるエネルギー効率の良い代替手段として登場し、非同期で生物学的にインスパイアされたニューロンのダイナミクスを活用している。 既存のニューロンモデルの中で、Leaky Integrate-and-Fire(LIF)ニューロンは単純さと計算効率のために深部SNNで広く採用されている。 しかし、この効率性は、LIFダイナミクスが各時点における線形減衰に制約されるため、表現性を犠牲にしている。 対照的に、準積分と火災(QIF)ニューロンのようなより複雑なモデルでは、よりリッチで非線形なダイナミクスが示されるが、トレーニングの不安定性のために採用が制限されている。 そこで本研究では,高速深部スパイクニューラルネットワークに適したQIFニューロンモデルの最初の離散化を提案し,そのダイナミクスを詳細に解析する。 トレーニングの安定性を確保するため、離散化パラメータセットから直接勾配ウィンドウを代理する解析的定式化を導出し、勾配ミスマッチを最小化する。 我々は, CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNet, CIFAR-10 DVSにおいて, 最新のLIF法よりも優れた性能を示す。 これらの結果は、よりリッチなダイナミクスと実用的な拡張性を組み合わせた、深いSNNのためのLIFニューロンに代わる魅力的な代替物として、QIFニューロンの離散化を確立します。

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