För ett nätverk av spikande neuroner som kodar information i timingen av enskilda spik-tider, härleder vi en övervakad inlärning regel, SpikeProp, liknar traditionell fel-backpropagation och visar hur man övervinner de diskontinuiteter som införs genom tröskel. Med denna algoritm visar vi hur nätverk av spikande neuroner med biologiskt rimliga handlingspotentialer kan utföra komplex icke-linjär klassificering i snabb tidskodning precis som hastighetskodade nätverk. Vi utför experiment för det klassiska XOR-problemet, när det ställs i en temporal inställning, samt för ett antal andra referensdatauppsättningar. Om man jämför (implicit) antalet spikande neuroner som krävs för kodning av det interpolerade XOR-problemet, visas det att tidskodning kräver betydligt mindre neuroner än ögonblicklig hastighetskodning. Nyckelord och fraser: Spiking neurons; temporal kodning; fel-backpropagation Obs: Arbete som utförs under temat SEN4 "Evolutionary Systems and Applied Algorithmics". Detta dokument har lämnats in för offentliggörande, en kort version har presenterats på European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN'2000) i Bruge. På grund av dess framgång i artificiella neurala nätverk, den sigmoida neuronen anses vara en framgångsrik modell av biologiskt neuronal beteende. Genom att modellera den takt med vilken en enda biologisk neuron urladdningar handlingspotentialer (spikar) som en monotont ökande funktion av inputmatch, många användbara tillämpningar av artificiella neurala nätverk har byggts [22; 7; 37; 34] och substantiella teoretiska insikter i beteendet hos connectist strukturer har erhållits [40; 27]. Men den taggiga naturen hos biologiska neuroner har nyligen lett till utforskningar av den beräkningskraft som förknippas med tidsinformation som kodar i enstaka spikar [31; 21; 13; 26; 20; 17; 49]. I [32] var det bevisat att nätverk av spikande neuroner kan simulera godtycklig feedfore sigmoida neurala nät och kan därmed approximera någon kontinuerlig funktion. I själva verket har det visat sig teoretiskt att spikande neurala nätverk som förmedlar information genom individuella spiktider är beräkningsmässigt mer kraftfulla än neuroner med sigmoida aktiveringsfunktioner [29]. Eftersom spikar kan beskrivas med 'event'-koordinater (plats, tid) och antalet aktiva (pikande) neuroner är typiskt sparsamt, har artificiella spikande neurala nätverk visat sig möjliggöra mycket effektiva implementationer av stora neurala nätverk [48; 33]. Enstaka-spike-tid databehandling har också föreslagits som ett nytt paradigm för VLSI neurala nätverk implementationer [28] och skulle erbjuda en drastisk upptrappning.
SpikeProp REF är en övervakad inlärningsregel för SNNs som kan lösa icke-linjära klassificeringsproblem genom att sända en enda spik på önskad tid.
Error-backpropagation in temporally encoded networks of spiking neurons
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}