A Comprehensive Review of Spiking Neural Networks: Interpretation, Optimization, Efficiency, and Best Practices

要約

生物学的ニューラル ネットワークは、ニューラル ネットワークのパフォーマンスにブレークスルーをもたらし続けています。
それでも、過小評価され、十分に調査されていないニューラル計算の重要な領域の 1 つは、生物学的にもっともらしい、エネルギー効率の高いスパイキング ニューラル ネットワークです。
スパイキング ニューラル ネットワークの解釈、最適化、効率、および精度における最近の開発に関する文献レビューを提示します。
主な貢献には、ニューラル ネットワークの最適化、エネルギー効率、および評価をスパイクする際の最先端の方法の特定、議論、および比較が含まれます。最初の原則から始めて、新しい実践者がアクセスできるようにします。

要約(オリジナル)

Biological neural networks continue to inspire breakthroughs in neural network performance. And yet, one key area of neural computation that has been under-appreciated and under-investigated is biologically plausible, energy-efficient spiking neural networks, whose potential is especially attractive for low-power, mobile, or otherwise hardware-constrained settings. We present a literature review of recent developments in the interpretation, optimization, efficiency, and accuracy of spiking neural networks. Key contributions include identification, discussion, and comparison of cutting-edge methods in spiking neural network optimization, energy-efficiency, and evaluation, starting from first principles so as to be accessible to new practitioners.

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