रीयल-टाइम प्रोसेसिंग के लिए स्पाइक-आधारित कन्वोल्यूशनल नेटवर्क

इस पत्र में, हम पहला जैव-प्रेरित छह परतों वाला कन्वोल्यूशनल नेटवर्क (ConvNet) गैर-फ्रेम आधारित प्रस्तावित करते हैं जिसे पहले से भौतिक रूप से उपलब्ध स्पाइक-आधारित इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों के साथ लागू किया जा सकता है। सिस्टम को तीन विभिन्न स्थितियों में लोगों को पहचानने के लिए डिज़ाइन किया गया था: खड़े, लेटे या उल्टे। इनपुट्स स्पाइक थे जो एक गति रेटिना चिप के साथ प्राप्त किए गए थे। हम अनुकरण परिणाम प्रदान करते हैं जो उत्तेजना की शुरुआत (पहला स्पाइक होने का समय) से 16 मिलीसेकंड की पहचान देरी और 94% की पहचान दर दिखाते हैं। ConvNets में वजन साझा करने की विशेषता और AER प्रोटोकॉल का उपयोग ट्रेन करने योग्य परमिटर्स और कनेक्शनों की संख्या में अत्यधिक कमी की अनुमति देता है (हमारे AER सिस्टम में केवल 748 ट्रेन करने योग्य परमिटर्स और 123 कनेक्शन हैं (एक फ्रेम-आधारित कार्यान्वयन में आवश्यक 506998 कनेक्शनों में से)।