核心概念
本稿では、スパイクニューラルネットワーク(SNN)における長シーケンス学習の効率と性能を同時に向上させる新しいニューロンモデル、PRF(Parallel Resonate and Fire)を提案する。
要約
スパイクニューラルネットワークにおける長シーケンス学習のための並列共振発火ニューロン:PRF
本論文は、スパイクニューラルネットワーク(SNN)における長シーケンス学習の効率と性能を同時に向上させることを目的とした研究論文である。
SNNにおける従来のLeaky Integrate-and-Fire (LIF) モデルの学習時間におけるシーケンス長に対する二次的な増加(O(L2))を解決する。
LIFニューロンモデルが長距離依存関係を捉えることが難しいという問題を解決し、長シーケンスタスクにおける性能を向上させる。