AN IMPROVED SPIKING NEURAL NETWORK

• Main Authors: JOSHI MILIND, CARLSON KRISTOFOR D, JOHNSON KEITH WILLIAM, MCLELLAND DOUGLAS
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 28.06.2023
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; PHYSICS

Disclosed herein are system, method, and computer program embodiments for an improved spiking neural network (SNN) configured to learn and perform unsupervised, semi-supervised, and supervised extraction of features from an input dataset. An embodiment operates by receiving a modification request to modify a base neural network, having N layers and a plurality of spiking neurons, trained using a primary training dataset. The base neural network is modified to include supplementary spiking neurons in the Nth or N + 1th layer of the base neural network. The embodiment includes receiving a secondary training dataset and determining membrane potential values of one or more supplementary spiking neurons in the Nth or N + 1th layer which learn features based on a secondary training data set to select a supplementary/winning spiking neuron. The embodiment performs a learning function for the modified neural network based on the winning spiking neuron. 본 명세서에서는 입력 데이터세트로부터 피처들의 비-지도, 반-지도 및 지도 추출을 학습 및 수행하도록 구성되는 개선된 스파이킹 신경망(SNN)을 위한 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 실시예들이 개시된다. 실시예는 1차 훈련 데이터세트를 사용하여 훈련된 복수의 스파이킹 뉴런 및 N개의 레이어를 갖는 기본 신경망을 수정하기 위한 수정 요청을 수신함으로써 동작한다. 기본 신경망은 기본 신경망의 제N 또는 제N+1 레이어에 보조 스파이킹 뉴런들을 포함하도록 수정된다. 실시예는 2차 훈련 데이터세트를 수신하고, 보조/우승 스파이킹 뉴런을 선택하기 위해 2차 훈련 데이터 세트에 기초하여 피처들을 학습하는 제N 또는 제N+1 레이어 내의 하나 이상의 보조 스파이킹 뉴런의 멤브레인 전위 값들을 결정하는 것을 포함한다. 실시예는 우승 스파이킹 뉴런에 기초하여 수정된 신경망에 대한 학습 함수를 수행한다.