Vi tränar spikande djupa nätverk med hjälp av läckande integrera-och-eld (LIF) neuroner, och uppnå state-of-the-art resultat för spikning nätverk på CIFAR-10 och MNIST dataset. Detta visar att biologiskt lättfördärvliga LIF-neuroner kan integreras i djupa nätverk kan utföra såväl som andra spikmodeller (t.ex. Integrera-och-eld). Vi uppnådde detta resultat genom att mjuka upp LIF-responsfunktionen, så att dess derivat förblir avgränsat, och genom att träna nätverket med buller för att ge robusthet mot den variation som införs av spikar. Vår metod är allmän och kan tillämpas på andra neurontyper, inklusive de som används på modern neuromorfisk hårdvara. Vårt arbete för in mer biologisk realism i moderna bildklassificeringsmodeller, med förhoppningen att dessa modeller kan informera om hur hjärnan utför denna svåra uppgift. Det ger också nya metoder för att utbilda djupa nätverk för att köra på neuromorfisk hårdvara, med målet att snabbt, effekteffektiv bildklassificering för robotiska applikationer.
Ett annat anmärkningsvärt program är REF där Leaky Integrate and Fire (LIF) neuronmodell med utjämnat svar används för att konvertera ett CNN till SNN för objektigenkänningsprogram på CIFAR-10 dataset.
Spiking Deep Networks with LIF Neurons
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}