Hierarkisk funktion upptäckt med hjälp av icke-spiking konvolutionella neurala nätverk (CNN) har lockat mycket senaste intresset för maskininlärning och datorseende. Men det är fortfarande inte väl förstått hur man skapar ett biologiskt rimligt nätverk av hjärnliknande, spikande neuroner med flerlagers, oövervakat lärande. Detta papper utforskar en ny bioinspirerad spetsig CNN som är tränad på ett girigt, lagermässigt sätt. Det föreslagna nätverket består av ett spikande konvolutionspooling skikt följt av en funktion upptäckt skikt extrahera oberoende visuella funktioner. Kernlar för det konvolutionella skiktet tränas med hjälp av lokalt lärande. Lärandet genomförs med hjälp av en gles, spikande auto-encoder som representerar primära visuella funktioner. Feature discovery lager extraherar oberoende funktioner av probabilistiska, läckande integrera-och-eld (LIF) neuroner som är glest aktiva som svar på stimuli. Lagret av de probabilistiska, LIF neuronerna ger implicit laterala hämningar för att extrahera glesa och oberoende funktioner. Experimentella resultat visar att det konvolutionella skiktet är stack-tillåtet, vilket gör det möjligt för det att stödja ett flerskikts lärande. De visuella egenskaperna som erhålls från de föreslagna probabilistiska LIF-neuronerna i funktionsupptäcktslagret används för att träna en klassificering. Klassificeringsresultat bidrar till de oberoende och informativa visuella egenskaper som extraheras i en hierarki av konvolutionella och funktioner upptäckt lager. Den föreslagna modellen utvärderas på MNIST-siffran dataset med hjälp av rena och bullriga bilder. Uppmärksamhetsprestandan för rena bilder är över 98 %. Prestandaförlusten för att känna igen de bullriga bilderna ligger i intervallet 0,1 % till 8,5 % beroende på bullertyper och densiteter. Denna prestandaförlust indikerar att nätet är robust mot additivt buller.
Ett av de första flerskiktade STDP-nätverken är REF.
Bio-Inspired Spiking Convolutional Neural Network using Layer-wise Sparse Coding and STDP Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}