Begränsade Boltzmann Machines (RBMs) och Deep Trolief Networks har visat sig fungera effektivt i en mängd olika tillämpningar, såsom dimensionalitetsreduktion, funktionsinlärning och klassificering. Deras implementation på neuromorfa hårdvaruplattformar som emulerar storskaliga nätverk av spikande neuroner kan ha betydande fördelar ur perspektivet skalbarhet, maktavledning och realtid interface med miljön. Den traditionella RBM-arkitekturen och den allmänt använda träningsalgoritmen Contrastive Diversity (CD) bygger dock på diskreta uppdateringar och exakta aritmetik som inte direkt kartlägger på ett dynamiskt neuralt substrat. Här presenterar vi en händelsedriven variant av CD för att träna en RBM konstruerad med Integrate & Fire (I&F) neuroner, som begränsas av begränsningarna för befintliga och nära framtiden neuromorpha hårdvaruplattformar. Vår strategi är baserad på neural provtagning, vilket gör att vi kan syntetisera ett spikande neuralt nätverk som prover från ett mål Boltzmann distribution. Den återkommande aktiviteten i nätverket ersätter de diskreta stegen i CD-algoritmen, medan Spike Time Dependent Plasticity (STDP) utför viktuppdateringar på ett online, asynkront sätt. Vi visar vårt tillvägagångssätt genom att utbilda en RBM com- * Elektronisk adress: nemre@ucsd.edu; Korresponderande författare poserade av läckande I&F-neuroner med STDP synapser för att lära sig en generativ modell av MNIST handskrivna siffror dataset, och genom att testa det i erkännande, generering och kö integration uppgifter. Våra resultat bidrar till ett maskininlärningsdrivet tillvägagångssätt för att syntetisera nätverk av spikande neuroner som kan utföra praktiska funktioner på hög nivå.
I REF föreslogs en händelsedriven variation av kontrasterande skillnader för att träna en begränsad Boltzmann-maskin konstruerad med integral-and-fire neurons.
Event-Driven Contrastive Divergence for Spiking Neuromorphic Systems
{'venue': 'Frontiers in Neuroscience', 'journal': 'Frontiers in Neuroscience', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Biology']}