Unsupervised and efficient learning in sparsely activated convolutional spiking neural networks enabled by voltage-dependent synaptic plasticity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spiking neural networks (SNNs) are gaining attention due to their energy-efficient computing ability, making them relevant for implementation on low-power neuromorphic hardware. Their biological plausibility has permitted them to benefit from unsupervised learning with bio-inspired plasticity rules, such as spike timing-dependent plasticity (STDP). However, standard STDP has some limitations that make it challenging to implement on hardware. In this paper, we propose a convolutional SNN (CSNN) integrating single-spike integrate-and-fire (SSIF) neurons and trained for the first time with voltage-dependent synaptic plasticity (VDSP), a novel unsupervised and local plasticity rule developed for the implementation of STDP on memristive-based neuromorphic hardware. We evaluated the CSNN on the TIDIGITS dataset, where, helped by our sound preprocessing pipeline, we obtained a performance better than the state of the art, with a mean accuracy of 99.43%. Moreover, the use of SSIF neurons, coupled with time-to-first-spike (TTFS) encoding, results in a sparsely activated model, as we recorded a mean of 5036 spikes per input over the 172 580 neurons of the network. This makes the proposed CSNN promising for the development of models that are extremely efficient in energy. We also demonstrate the efficiency of VDSP on the MNIST dataset, where we obtained results comparable to the state of the art, with an accuracy of 98.56%. Our adaptation of VDSP for SSIF neurons introduces a depression factor that has been very effective at reducing the number of training samples needed, and hence, training time, by a factor of two and more, with similar performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».