論文の概要: Spiking Neural Networks: The Future of Brain-Inspired Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.27379v1
• Date: Fri, 31 Oct 2025 11:14:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-03 17:52:16.082111
• Title: Spiking Neural Networks: The Future of Brain-Inspired Computing
• Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワーク:脳にインスパイアされたコンピューティングの未来
• Authors: Sales G. Aribe Jr,
• Abstract要約: Spiking Neural Networks(SNN)は、ニューラルネットワークの最新世代のモデルである。 SNNは異なるスパイクイベントを使用して動作し、本質的にエネルギー効率が良く、時間的に動的である。 本研究では,SNN設計モデル,トレーニングアルゴリズム,多次元性能指標の包括的解析を行う。
• 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: Spiking Neural Networks (SNNs) represent the latest generation of neural computation, offering a brain-inspired alternative to conventional Artificial Neural Networks (ANNs). Unlike ANNs, which depend on continuous-valued signals, SNNs operate using distinct spike events, making them inherently more energy-efficient and temporally dynamic. This study presents a comprehensive analysis of SNN design models, training algorithms, and multi-dimensional performance metrics, including accuracy, energy consumption, latency, spike count, and convergence behavior. Key neuron models such as the Leaky Integrate-and-Fire (LIF) and training strategies, including surrogate gradient descent, ANN-to-SNN conversion, and Spike-Timing Dependent Plasticity (STDP), are examined in depth. Results show that surrogate gradient-trained SNNs closely approximate ANN accuracy (within 1-2%), with faster convergence by the 20th epoch and latency as low as 10 milliseconds. Converted SNNs also achieve competitive performance but require higher spike counts and longer simulation windows. STDP-based SNNs, though slower to converge, exhibit the lowest spike counts and energy consumption (as low as 5 millijoules per inference), making them optimal for unsupervised and low-power tasks. These findings reinforce the suitability of SNNs for energy-constrained, latency-sensitive, and adaptive applications such as robotics, neuromorphic vision, and edge AI systems. While promising, challenges persist in hardware standardization and scalable training. This study concludes that SNNs, with further refinement, are poised to propel the next phase of neuromorphic computing.
• Abstract（参考訳）: Spiking Neural Networks(SNN)は、ニューラルネットワークの最新の世代を表し、従来のArtificial Neural Networks(ANN)に代わる、ブレインインスパイアされた代替手段を提供する。 連続的な信号に依存するANNとは異なり、SNNは異なるスパイクイベントを使用して動作し、本質的にエネルギー効率が良く、時間的に動的である。 本研究では,SNN設計モデル,トレーニングアルゴリズム,および精度,エネルギー消費,レイテンシ,スパイク数,収束挙動などの多次元評価指標を包括的に分析する。 The Leaky Integrate-and-Fire (LIF) and training strategy, including surrogate gradient descent, ANN-to-SNN conversion, Spike-Timing Dependent Plasticity (STDP)。 その結果, 勾配学習SNNはANNの精度を近似し(約1-2%), 20世紀までに収束が早く, レイテンシが10ミリ秒以下であることが示唆された。 変換SNNは競合性能も達成するが、スパイク数を増やし、より長いシミュレーションウィンドウを必要とする。 STDPベースのSNNは収束が遅いが、最低スパイク数とエネルギー消費(推論あたり5ミリジュール)を示し、教師なしおよび低消費電力のタスクに最適である。 これらの知見は、ロボット工学、ニューロモルフィック・ビジョン、エッジAIシステムといった、エネルギーに制約のある、遅延に敏感で適応的なアプリケーションに対するSNNの適合性を強化する。 有望ではあるが、ハードウェアの標準化とスケーラブルなトレーニングには課題が続いている。 この研究は、SNNがさらなる洗練とともに、ニューロモルフィックコンピューティングの次のフェーズを推進しようとしていることを結論付けている。

関連論文リスト

• A Self-Ensemble Inspired Approach for Effective Training of Binary-Weight Spiking Neural Networks [66.80058515743468]
  トレーニングスパイキングニューラルネットワーク(SNN)とバイナリニューラルネットワーク(BNN)は、差別化不可能なスパイク生成機能のために困難である。 本稿では, バックプロパゲーションプロセスの解析を通じて, SNN の力学とBNN との密接な関係を考察する。 具体的には、複数のショートカットの構造と知識蒸留に基づくトレーニング技術を活用し、(バイナリウェイト)SNNのトレーニングを改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-18T04:11:06Z)
• Proxy Target: Bridging the Gap Between Discrete Spiking Neural Networks and Continuous Control [59.65431931190187]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ニューロモルフィックハードウェア上で低レイテンシかつエネルギー効率の意思決定を提供する。 連続制御のためのほとんどの連続制御アルゴリズムは、人工ニューラルネットワーク(ANN)のために設計されている。 このミスマッチはSNNのトレーニングを不安定にし、性能を劣化させる。 離散SNNと連続制御アルゴリズムのギャップを埋める新しいプロキシターゲットフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-30T03:08:03Z)
• STEMS: Spatial-Temporal Mapping Tool For Spiking Neural Networks [5.144074723846297]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、バイオインスパイアされた第3世代のニューラルネットワークを約束する。 最近の研究は、ニューラルネットワーク(ANN)と同等の精度で深部SNNモデルを訓練している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-05T15:44:15Z)
• High-performance deep spiking neural networks with 0.3 spikes per neuron [9.01407445068455]
  バイオ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)を人工ニューラルネットワーク(ANN)より訓練することは困難である 深部SNNモデルのトレーニングは,ANNと全く同じ性能が得られることを示す。 我々のSNNは1ニューロンあたり0.3スパイク以下で高性能な分類を行い、エネルギー効率の良い実装に役立てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T21:01:35Z)
• A Hybrid ANN-SNN Architecture for Low-Power and Low-Latency Visual Perception [27.144985031646932]
  Spiking Neural Networks(SNN)は、バイオインスパイアされたニューラルネットワークの一種で、エッジデバイスに低消費電力で低レイテンシな推論をもたらすことを約束する。 イベントベース2Dおよび3Dヒューマンポーズ推定の課題について,本手法では,ANNに比べて性能を4%低下させることなく,88%の消費電力を消費することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T17:38:45Z)
• Skip Connections in Spiking Neural Networks: An Analysis of Their Effect on Network Training [0.8602553195689513]
  従来の人工ニューラルネットワーク(ANN)の代替として、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)が注目を集めている。 本稿では,SNNにおけるスキップ接続の影響について検討し,ANNからSNNへのモデル適応を行うハイパーパラメータ最適化手法を提案する。 本研究では,SNNの位置,タイプ,回数を最適化することで,SNNの精度と効率を大幅に向上させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T07:57:32Z)
• Training High-Performance Low-Latency Spiking Neural Networks by Differentiation on Spike Representation [70.75043144299168]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ニューロモルフィックハードウェア上に実装された場合、有望なエネルギー効率のAIモデルである。 非分化性のため、SNNを効率的に訓練することは困難である。 本稿では,ハイパフォーマンスを実現するスパイク表現法(DSR)の差分法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-01T12:44:49Z)
• Progressive Tandem Learning for Pattern Recognition with Deep Spiking Neural Networks [80.15411508088522]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、低レイテンシと高い計算効率のために、従来の人工知能ニューラルネットワーク(ANN)よりも優位性を示している。 高速かつ効率的なパターン認識のための新しいANN-to-SNN変換およびレイヤワイズ学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-02T15:38:44Z)
• SiamSNN: Siamese Spiking Neural Networks for Energy-Efficient Object Tracking [20.595208488431766]
  SiamSNNは、視覚オブジェクト追跡ベンチマークであるTB2013, VOT2016, GOT-10kにおいて、短いレイテンシと低い精度の損失を達成する最初のディープSNNトラッカーである。 SiamSNNは、ニューロモルフィックチップTrueNorth上で低エネルギー消費とリアルタイムを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-17T08:49:51Z)

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。