SNN(Spiking Neural Network)

정의

- 두뇌에서 실제로 정보가 전달되고 가공되는 과정을 모사하여, 뇌를 구성하는 뉴런과 시냅스로 이루어진 신경망 구성 방식으로 인공지능을 구현하는 기술

 

키워드

- 신경망, 뉴런, 시냅스, 가중치, 저전력

 

메커니즘

 

기술요소

Input
- Synapse - 수상돌기(dendrit) 역할을 하는 Spiking 전송
- Weight - 시냅스의 가중치를 곱하여 뉴런 전달

 

Hidden
- Neuron - 막전위(membrane potential) 값이 문턱전압 (threshold voltage)을 넘게 되면 출력으로 전달

 

Output
- Output Spike - 축삭돌기(axon) 역할을 하는 Spiking 전송
- Initialized - 뉴런 내부의 막전위 값 초기화

 

참고

STDP(Spike-timing-dependent plasticity) 모델

- 신호를 보내는 전뉴런(pre neuron)과 신호를 받는 후뉴런(post neuron) 사이의 스파이크 발생시간 상관관계를 이용하여 시냅스가중치를 조절하는 학습 알고리즘

 

- Δt는 시냅스후뉴런과 시냅스전뉴런 사이의 스파이크 발생 시간차이
- Δt가 양수 - 시냅스전뉴런이 먼저 발화후 후뉴런이 발화
- 값이 작을수록 뉴런간 밀접한 관계이므로 시냅스 가중치 증대
- Δt가 음수 - 절대값이 작을수록 뉴런간 관련이 없음
- 시냅스 가중치 작게 조절