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AR-LIF: Neurona de integración y disparo con fugas y reinicio adaptativo para redes neuronales con picos
Created by
Haebom
Autor
Zeyu Huang, Wei Meng, Quan Liu, Kun Chen, Li Ma
Describir
Este artículo analiza las redes neuronales de picos (SNN), que ofrecen un bajo consumo de energía debido a su naturaleza impulsada por eventos. Más allá de las salidas de picos binarios, la dinámica única de punto flotante de las SNN requiere mayor atención. Los niveles de umbral neuronal y los modos de reinicio son factores cruciales para determinar el número y la sincronización de los picos. Los reinicios duros resultan en pérdida de información, mientras que los reinicios suaves aplican un procesamiento uniforme a las neuronas. Para abordar estos problemas, diseñamos neuronas de reinicio dinámico que establecen relaciones entre entradas, salidas y reinicios, incorporando una estrategia de ajuste de umbral simple pero efectiva. Los resultados experimentales demuestran que el método propuesto logra un excelente rendimiento con un bajo consumo de energía. En particular, logramos una precisión de vanguardia en Tiny-ImageNet y CIFAR10-DVS. El código está disponible en https://github.com/2ephyrus/AR-LIF .
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Proponemos la posibilidad de mejorar el rendimiento y la eficiencia energética de las SNN mediante el diseño de neuronas de reinicio adaptativas que consideren las relaciones entre entrada, salida y reinicio.
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Cómo lograr el rendimiento SOTA en los conjuntos de datos Tiny-ImageNet y CIFAR10-DVS.
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Presentando una estrategia eficiente de ajuste de umbral.
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La reproducibilidad está garantizada mediante código abierto.
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Limitations:
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Se necesita más investigación sobre el rendimiento de generalización del método propuesto.
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Los resultados experimentales en varias arquitecturas y conjuntos de datos de SNN son limitados.
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Tal vez falte un análisis cuantitativo de las reducciones del consumo energético.
