728x90 반응형 SMALL SNN4 [Deep Learning] Basic Guide to Spiking Neural Networks for Deep Learning (3) How to build a Spiking Neural Network? SNN으로 작업하는 것은 어려운 작업이다. 그래도 흥미롭고 유용한 몇 가지 도구가 있다. SNN를 시뮬레이션하는 데 도움이 되고 주로 생물학자들이 사용하는 소프트웨어가 필요한 경우 다음을 확인하는 것이 좋다. GENESIS Neuron Brian NEST 이론이 아닌 실제 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 소프트웨어를 원한다면 다음을 확인해야 한다. SpikeNet TensorFlow 또는 SpykeTorch 를 사용해야 한다 . 그러나 특수 하드웨어 없이 로컬에서 SNN으로 작업하는 것은 계산적으로 매우 비용이 많이 든다. Tensorflow Tensorflow를 사용하여 SNN을 확실히 만들 수 있지만 DL 프레임워크가 처음에 S.. 2022. 1. 17. [Deep Learning] Basic Guide to Spiking Neural Networks for Deep Learning (2) SNN architectures SNN은 그 개념이 독특함에도 불구하고 여전히 NN이므로 SNN 아키텍처는 세 그룹으로 나눌 수 있다. Feedforward Neural Network 는 모든 산업 분야에서 널리 사용되는 고전적인 NN 아키텍처이다. 이러한 아키텍처에서 데이터는 입력에서 출력으로의 한 방향으로만 전송된다. 순환이 없고 많은 숨겨진 layer에서 처리가 발생할 수 있다. ANN 아키텍처의 대부분은 feedforward이다. RNN( Recurrent Neural Network )은 좀 더 발전된 아키텍처이다. RNN 에서 neuron 간의 연결은 시간 순서를 따라 방향성 그래프를 형성한다. 이것은 그물이 시간적 동적 행동을 나타낼 수 있도록 한다. SNN이 recurrent인 경우 동적이며.. 2022. 1. 17. [Deep Learning] Basic Guide to Spiking Neural Networks for Deep Learning (1) Introduction to Spiking Neural Networks DL은 데이터 과학 커뮤니티 내에서 뜨거운 주제이다. 산업 전반의 다양한 작업에서 매우 효과적임에도 불구하고 DL은 새로운 신경망 (NN) 아키텍처, DL 작업, 그리고 SNN (스파이킹 신경망)과 같은 차세대 NN의 새로운 개념을 제안하면서 끊임없이 진화하고 있다. What is a Spiking Neural Network? 인공 신경망 (ANN)의 일반적인 개념은 생물학에서 비롯된다. 우리는 정보 및 신호 처리, 의사 결정 및 기타 여러 작업에 사용되는 뇌 내부에 생물학적 신경망을 가지고 있다. 생물학적 신경망의 기본 요소는 생물학적 neuron이다. 반면 ANN에서는 인공 neuron이 사용된다. 인공 neuron은 서로 매우 .. 2022. 1. 17. [ANN] SNN (Spiking Neural Networks) SNN (Spiking Neural Networks) SNN (Spiking Neural Networks)은 뇌과학에서 밝혀진 생물학적인 뇌의 뉴런이 출력을 결정하는 메커니즘을 모방하고 기존 신경망의 차이를 좁히는 것을 목표하고 있다. SNN은 기존의 신경망과 근본적으로 다른 구조를 가지고 있는데, 모두가 서로 연결되어 있는 구조가 아닌, 듬성듬성 연결된 extraordinary network topology를 이루고 있다. 이는 생물학적으로 뇌와 비슷한 구조를 지니고 있다는 것을 알 수 있다. SNN은 특정 시점에 발생하는 discrete spike를 통해서 동작한다. spike의 발생 여부는 다양한 생물학적인 프로세스를 나타내는 미분방정식에 의해서 결정된다. 여기서 membrane potential은.. 2021. 12. 10. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
