Asynchronous Bioplausible Neuron for Spiking Neural Networks for Event-Based Vision

要約

スパイキング ニューラル ネットワーク (SNN) は、生物学にヒントを得たコンピューター ビジョンへのアプローチを提供し、エネルギー消費を削減しながら視覚データのより効率的な処理を可能にします。
ただし、これらのネットワーク内で恒常性を維持することは、多様で予測不可能な入力信号の中で平衡状態と最適な処理効率を維持するために神経応答を継続的に調整する必要があるため、困難です。
これらの課題に対応して、入力信号の変動を自動調整する動的スパイク発射メカニズムである Asynchronous Bioplausible Neuron (ABN) を提案します。
さまざまなデータセットにわたる包括的な評価により、画像の分類とセグメンテーション、神経平衡の維持、エネルギー効率における ABN のパフォーマンスが向上していることが実証されています。

要約(オリジナル)

Spiking Neural Networks (SNNs) offer a biologically inspired approach to computer vision that can lead to more efficient processing of visual data with reduced energy consumption. However, maintaining homeostasis within these networks is challenging, as it requires continuous adjustment of neural responses to preserve equilibrium and optimal processing efficiency amidst diverse and often unpredictable input signals. In response to these challenges, we propose the Asynchronous Bioplausible Neuron (ABN), a dynamic spike firing mechanism to auto-adjust the variations in the input signal. Comprehensive evaluation across various datasets demonstrates ABN’s enhanced performance in image classification and segmentation, maintenance of neural equilibrium, and energy efficiency.

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