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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 49 - 56 (8page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2024.61.6.49
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스파이킹 신경망(Spiking Neural Network, SNN)은 실제 생물학적 뇌의 동작을 모사하여 스파이크로 알려진 이산 데이터를 통해 정보를 처리한다. 스파이크는 막전위가 임계치를 초과할 때 생성되며, 이렇게 생성된 스파이크는 SNN 내의 노드 간 정보통신에 사용된다. 스파이크를 통한 정보 전송 방법은 스파이크 데이터의 희소성 특징 덕분에 에너지 절약에 있어서 효율적이다. SNN 모델은 스파이크의 발화 타이밍을 활용하여 시간 데이터를 처리하는 데에 적합하며, 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)에 비해 비교적 낮은 계산 비용으로 유사한 성능을 달성할 수 있는 이점을 제공한다. 본 연구에서는 시간 관련 정보를 효율적으로 처리하는 스파이크 인코딩 방법을 조사하고, 최근 스파이크 인코딩 기술을 아날로그 시계열 데이터에 적용하는 데 중점을 둔다. 본 논문에서는 HSA, BSA, Burst 및 TTFS 네 가지 인코딩 방법을 역합성곱 기반 인코딩 및 발화 시간 코딩 방법으로 분류한다. 더불어, 간단한 분류 모델을 사용하여 각 인코딩 방법에 따른 정확도를 측정하고 분석을 수행하고, 시계열 데이터 분류 작업에 가장 적합한 인코딩 방법을 제시한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현 및 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Tavanaei, Amirhossein, et al., "Deep learning in spiking neural networks," Neural networks, vol. 111, pp. 47-63, March, 2019.
Auge, Daniel, et al., "A survey of encoding techniques for signal processing in spiking neural networks," Neural Processing Letters, vol. 53, no. 6, pp. 4693-4710, July, 2021.
Petro, Balint, Nikola Kasabov, and Rita M. Kiss. "Selection and optimization of temporal spike encoding methods for spiking neural networks." IEEE transactions on neural networks and learning systems, vol. 31, no. 2, pp. 358-370, February, 2020.
Hough, Michael & Korkin, Michael & Gers, Felix & Nawa, Norberto, “SPIKER: Analog Waveform to Digital Spiketrain Conversion in ATR’s Artificial Brain (CAM-Brain) Project,” International conference on robotics and artificial life, vol. 92, January, 1999.
Schrauwen, Benjamin, and Jan Van Campenhout, "BSA, a fast and accurate spike train encoding scheme," Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, vol. 4, pp. 2825-2830, Portland, OR, USA, July, 2003.
Auge, Daniel, et al., "A survey of encoding techniques for signal processing in spiking neural networks," Neural Processing Letters, vol. 53, no. 6, pp. 4693-4710, July, 2021.
Petro, Balint, Nikola Kasabov, and Rita M. Kiss. "Selection and optimization of temporal spike encoding methods for spiking neural networks." IEEE transactions on neural networks and learning systems, vol. 31, no. 2, pp. 358-370, February, 2020.
Hough, Michael & Korkin, Michael & Gers, Felix & Nawa, Norberto, “SPIKER: Analog Waveform to Digital Spiketrain Conversion in ATR’s Artificial Brain (CAM-Brain) Project,” International conference on robotics and artificial life, vol. 92, January, 1999.
Schrauwen, Benjamin, and Jan Van Campenhout, "BSA, a fast and accurate spike train encoding scheme," Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, vol. 4, pp. 2825-2830, Portland, OR, USA, July, 2003.
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