[15a-B414-1~9] FS.1 Focused Session "AI Electronics"

△ [15a-B414-1] Biologically plausible training algorithm for deep spiking neural networks

〇Katsuma Inoue¹, Yongbo Zhang¹, Mitsumasa Nakajima², Yasuo Kuniyoshi¹, Kohei Nakajima¹ (1.Graduate School of IST. Univ. of Tokyo, 2.NTT Device Technology Labs.)

Keywords:Spiking neural network, Neuromorphic device, Deep learning

スパイキングニューラルネットワーク（SNN）を多層に配置した深層SNNは、古典計算機に代わる深層学習の有力な計算基盤として注目されている。一方で深層SNNの学習は誤差逆伝搬法（BP法）が一般に使用されるが、発火が非連続な過程で表現されるため、通常直接適用できない。本研究では近年提案された拡張DFA法を用い、導関数の計算なしに深層SNNの学習を達成でき、かつ場合によってBP法を上回ることを示す。