論文の概要: Equivalence of approximation by networks of single- and multi-spike neurons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13478v1
• Date: Fri, 13 Mar 2026 18:00:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.236842
• Title: Equivalence of approximation by networks of single- and multi-spike neurons
• Title（参考訳）: シングルスパイクニューロンとマルチスパイクニューロンのネットワークによる近似の等価性
• Authors: Dominik Dold, Philipp Christian Petersen,
• Abstract要約: スパイクニューラルネットワークでは、各ニューロンが最大1回スパイクするには十分か? 近年の研究では、スパイクニューラルネットワークの近似バウンダリが導出され、ターゲット関数の適合性を定量化している。 ここでは、大きな種類のスパイクニューロンモデルに対して、その逆が成り立つことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8250374560598496
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In a spiking neural network, is it enough for each neuron to spike at most once? In recent work, approximation bounds for spiking neural networks have been derived, quantifying how well they can fit target functions. However, these results are only valid for neurons that spike at most once, which is commonly thought to be a strong limitation. Here, we show that the opposite is true for a large class of spiking neuron models, including the commonly used leaky integrate-and-fire model with subtractive reset: for every approximation bound that is valid for a set of multi-spike neural networks, there is an equivalent set of single-spike neural networks with only linearly more neurons (in the maximum number of spikes) for which the bound holds. The same is true for the reverse direction too, showing that regarding their approximation capabilities in general machine learning tasks, single-spike and multi-spike neural networks are equivalent. Consequently, many approximation results in the literature for single-spike neural networks also hold for the multi-spike case.
• Abstract（参考訳）: スパイクニューラルネットワークでは、各ニューロンが最大1回スパイクするには十分か? 近年の研究では、スパイクニューラルネットワークの近似バウンダリが導出され、ターゲット関数の適合性を定量化している。 しかしながら、これらの結果は最大で1回スパイクするニューロンに対してのみ有効であり、これは一般的に強い制限であると考えられている。 ここでは,複数スパイクニューラルネットワークの集合に有効である全ての近似境界に対して,境界が保持するニューロン(スパイクの最大数)を線形に増やす単一スパイクニューラルネットワークの等価なセットが存在することを示す。 逆方向も同じで、一般的な機械学習タスクにおける近似能力について、シングルスパイクとマルチスパイクニューラルネットワークは同等であることを示している。 その結果、単一スパイクニューラルネットワークの文献における多くの近似結果が、マルチスパイクの場合にも当てはまる。

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