Propagación por activación: Una estrategia de un paso para redes neuronales de picos

Las redes neuronales de picos (SNNs) han demostrado un gran potencial en tareas de percepción en tiempo real gracias a sus características orientadas a eventos y eficiencia de parámetros. Sin embargo, uno de los desafíos clave reside en la actualización iterativa paso a paso de los estados ocultos neuronales (potenciales de membrana), lo que complica el equilibrio entre precisión y latencia. A menudo, las SNNs logran un mejor rendimiento con pasos de tiempo más largos, lo que conlleva inevitablemente una mayor sobrecarga computacional y latencia en comparación con las redes neuronales artificiales (ANNs).

Para abordar estas limitaciones, en Q2BSTUDIO hemos desarrollado una estrategia innovadora llamada Propagación por Activación del Potencial de Membrana (AMP2), que unifica el mecanismo de actualización de los estados ocultos en las SNNs. Inspirado en la propagación espacial de potenciales de membrana en neuronas biológicas, AMP2 permite la transmisión dinámica de potenciales de membrana entre neuronas adyacentes en el espacio, facilitando la integración espacio-temporal y la dinámica cooperativa de estados ocultos, lo que mejora la eficiencia y precisión al tiempo que reduce la dependencia de actualizaciones temporales extendidas.

Esta estrategia simple pero efectiva ha demostrado mejorar significativamente el rendimiento de las SNNs en diversas arquitecturas, incluida la aplicación en MLPs y CNNs para datos en forma de nube de puntos y basados en eventos. Además, estudios de abstracción que integran AMP2 en SNNs basadas en Transformadores para tareas de clasificación han mostrado su potencial como una solución eficiente y de propósito general para redes neuronales de picos.

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