論文の概要: Neuro-Channel Networks: A Multiplication-Free Architecture by Biological Signal Transmission

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02253v1
• Date: Mon, 05 Jan 2026 16:33:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:23.27712
• Title: Neuro-Channel Networks: A Multiplication-Free Architecture by Biological Signal Transmission
• Title（参考訳）: Neuro-Channel Networks: 生体信号伝達によるマルチプリケーションフリーアーキテクチャ
• Authors: Emrah Mete, Emin Erkan Korkmaz,
• Abstract要約: ディープラーニングの急速な普及は、高性能ハードウェアに大きく依存していることに制約されている。 これらの特別な加速器は、違法に高価でエネルギー集約的なだけでなく、供給不足にも悩まされている。 我々は,AIを高価なハードウェア依存から切り離すように設計された,新しい乗算自由アーキテクチャであるNeuro-Channel Networks (NCN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid proliferation of Deep Learning is increasingly constrained by its heavy reliance on high-performance hardware, particularly Graphics Processing Units (GPUs). These specialized accelerators are not only prohibitively expensive and energy-intensive but also suffer from significant supply scarcity, limiting the ubiquity of Artificial Intelligence (AI) deployment on edge devices. The core of this inefficiency stems from the standard artificial perceptron's dependence on intensive matrix multiplications. However, biological nervous systems achieve unparalleled efficiency without such arithmetic intensity; synaptic signal transmission is regulated by physical ion channel limits and chemical neurotransmitter levels rather than a process that can be analogous to arithmetic multiplication. Inspired by this biological mechanism, we propose Neuro-Channel Networks (NCN), a novel multiplication-free architecture designed to decouple AI from expensive hardware dependencies. In our model, weights are replaced with Channel Widths that physically limit the signal magnitude, while a secondary parameter acts as a Neurotransmitter to regulate Signal Transmission based on sign logic. The forward pass relies exclusively on addition, subtraction, and bitwise operations (minimum, sign), eliminating floating-point multiplication entirely. In this proof-of-concept study, we demonstrate that NCNs can solve non-linearly separable problems like XOR and the Majority function with 100% accuracy using standard backpropagation, proving their capability to form complex decision boundaries without multiplicative weights. This architecture offers a highly efficient alternative for next-generation neuromorphic hardware, paving the way for running complex models on commodity CPUs or ultra-low-power chips without relying on costly GPU clusters.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの急速な普及は、高性能ハードウェア、特にグラフィックス処理ユニット(GPU)に大きく依存していることによって、ますます制限されている。 これらの特別なアクセラレーターは、違法に高価でエネルギー集約的なだけでなく、供給不足にも悩まされており、エッジデバイスへの人工知能(AI)の展開を制限している。 この非効率性の核は、標準人工パーセプトロンが集中行列乗法に依存していることに起因している。 シナプス信号伝達は、算術的乗算に類似するプロセスではなく、物理的イオンチャネル限界と化学神経伝達物質レベルによって制御される。 この生物学的メカニズムにインスパイアされた我々は,AIを高価なハードウェア依存から切り離すように設計された,新しい乗算自由アーキテクチャであるNeuro-Channel Networks (NCN)を提案する。 我々のモデルでは、重みは信号の大きさを物理的に制限するチャネル幅に置き換えられ、二次パラメータは信号論理に基づいて信号伝達を制御するニューロトランスミッタとして機能する。 フォワードパスは加算、減算、ビットワイズ演算(最小、符号)にのみ依存し、浮動小数点乗算を完全に排除する。 この概念実証研究では、NCNが標準バックプロパゲーションを用いて100%精度で、XORやMajority関数のような非線形分離可能な問題を解き、乗法重みを伴わずに複雑な決定境界を形成することができることを示した。 このアーキテクチャは、コストのかかるGPUクラスタに頼ることなく、コモディティCPUや超低消費電力チップ上で複雑なモデルを実行するための、次世代のニューロモルフィックハードウェアの極めて効率的な代替手段を提供する。

関連論文リスト

• Embedded FPGA Acceleration of Brain-Like Neural Networks: Online Learning to Scalable Inference [0.0]
  高レベル合成を用いた Zynq UltraScale+ システム上で,BCPNN 用の最初の FPGA アクセラレータを提案する。 私たちのアクセラレータは、ARMベースライン上で最大17.5倍のレイテンシと94%の省エネを実現しています。 この作業により、エッジデバイス上での実用的なニューロモーフィックコンピューティングが可能になり、脳に似た学習と現実世界のデプロイメントのギャップを埋める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-23T11:35:20Z)
• Neuromorphic Wireless Split Computing with Multi-Level Spikes [69.73249913506042]
  ニューロモルフィックコンピューティングは、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を使用して推論タスクを実行する。 スパイクニューロン間で交換される各スパイクに小さなペイロードを埋め込むことで、エネルギー消費を増大させることなく推論精度を高めることができる。 分割コンピューティング — SNNを2つのデバイスに分割する — は、有望なソリューションだ。 本稿では,マルチレベルSNNを用いたニューロモルフィック無線分割コンピューティングアーキテクチャの総合的研究について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T14:08:35Z)
• Efficient and accurate neural field reconstruction using resistive memory [52.68088466453264]
  デジタルコンピュータにおける従来の信号再構成手法は、ソフトウェアとハードウェアの両方の課題に直面している。 本稿では,スパース入力からの信号再構成のためのソフトウェア・ハードウェア協調最適化を用いた体系的アプローチを提案する。 この研究は、AI駆動の信号復元技術を進歩させ、将来の効率的で堅牢な医療AIと3Dビジョンアプリケーションへの道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T09:33:09Z)
• Resistive Memory-based Neural Differential Equation Solver for Score-based Diffusion Model [55.116403765330084]
  スコアベースの拡散のような現在のAIGC法は、迅速性と効率性の点で依然として不足している。 スコアベース拡散のための時間連続型およびアナログ型インメモリ型ニューラル微分方程式解法を提案する。 我々は180nmの抵抗型メモリインメモリ・コンピューティング・マクロを用いて,我々の解を実験的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T16:34:35Z)
• Single Neuromorphic Memristor closely Emulates Multiple Synaptic Mechanisms for Energy Efficient Neural Networks [71.79257685917058]
  我々はこれらのシナプス機能を本質的にエミュレートするSrTiO3に基づく膜状ナノデバイスを実証する。 これらのメムリスタは、安定かつエネルギー効率の良い運転を可能にする非定常低導電系で機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T15:01:54Z)
• Biologically Plausible Learning on Neuromorphic Hardware Architectures [27.138481022472]
  ニューロモルフィックコンピューティング(Neuromorphic Computing)は、アナログメモリの計算によってこの不均衡に直面している新興パラダイムである。 この研究は、異なる学習アルゴリズムがCompute-In-Memoryベースのハードウェアに与える影響を初めて比較し、その逆も行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T15:10:59Z)
• FPGA-optimized Hardware acceleration for Spiking Neural Networks [69.49429223251178]
  本研究は,画像認識タスクに適用したオフライントレーニングによるSNN用ハードウェアアクセラレータの開発について述べる。 この設計はXilinx Artix-7 FPGAをターゲットにしており、利用可能なハードウェアリソースの40%を合計で使用している。 分類時間を3桁に短縮し、ソフトウェアと比較すると精度にわずか4.5%の影響を与えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-18T13:59:22Z)
• Structural plasticity on an accelerated analog neuromorphic hardware system [0.46180371154032884]
  我々は, プレ・グポストシナプスのパートナーを常に切り替えることにより, 構造的可塑性を達成するための戦略を提案する。 我々はこのアルゴリズムをアナログニューロモルフィックシステムBrainScaleS-2に実装した。 ネットワークトポロジを最適化する能力を示し、簡単な教師付き学習シナリオで実装を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-27T10:15:58Z)

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。