Understanding the Functional Roles of Modelling Components in Spiking Neural Networks

要約

脳の神経回路にヒントを得たスパイキング ニューラル ネットワーク (SNN) は、生物学的忠実性を備えた高い計算効率を達成することが期待されています。
それにもかかわらず、SNN のモデリング コンポーネントの機能的役割が不明瞭なままであるため、SNN を最適化することは非常に困難です。
古典的なモデルのいくつかのバリアントを設計および評価することにより、漏洩統合発射 (LIF) ベースの SNN における主要なモデリング コンポーネント、漏洩、リセット、再発の機能的役割を系統的に調査します。
広範な実験を通じて、これらのコンポーネントが SNN の精度、一般化、堅牢性にどのような影響を与えるかを実証します。
具体的には、リークはメモリ保持とロバスト性のバランスをとる上で重要な役割を果たし、リセットメカニズムは中断のない時間処理と計算効率に不可欠であり、再帰はロバスト性の低下を犠牲にして複雑なダイナミクスをモデル化する能力を強化することを発見しました。
これらの興味深い観察結果をもとに、さまざまなシナリオで SNN のパフォーマンスを向上させるための最適化の提案を提供します。
この研究により、SNN がどのように機能するかについての理解が深まり、より効果的で堅牢なニューロモーフィック モデルの開発に貴重な指針が提供されます。

要約(オリジナル)

Spiking neural networks (SNNs), inspired by the neural circuits of the brain, are promising in achieving high computational efficiency with biological fidelity. Nevertheless, it is quite difficult to optimize SNNs because the functional roles of their modelling components remain unclear. By designing and evaluating several variants of the classic model, we systematically investigate the functional roles of key modelling components, leakage, reset, and recurrence, in leaky integrate-and-fire (LIF) based SNNs. Through extensive experiments, we demonstrate how these components influence the accuracy, generalization, and robustness of SNNs. Specifically, we find that the leakage plays a crucial role in balancing memory retention and robustness, the reset mechanism is essential for uninterrupted temporal processing and computational efficiency, and the recurrence enriches the capability to model complex dynamics at a cost of robustness degradation. With these interesting observations, we provide optimization suggestions for enhancing the performance of SNNs in different scenarios. This work deepens the understanding of how SNNs work, which offers valuable guidance for the development of more effective and robust neuromorphic models.

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