И.Н. Аглюков, Д.И. Антонов, С.В. Сухов

Импульсные генеративно-состязательные нейронные сети с частотным кодированием

Генеративные методы в искусственных нейронных сетях в настоящее время испытывают взрывообразное развитие. По сравнению с традиционными искусственными нейронными сетями, импульсные нейронные сети (ИмНС) обладают большей энергоэффективностью при решении задач машинного обучения. В то же время методы обучения ИмНС разработаны недостаточно полно, а генеративные методы для ИмНС практически отсутствуют. Данная работа предлагает генеративно-состязательную сеть, кодирующую информацию импульсами (спайками). В сети используются нейроны, обладающие свойством интеграции и возбуждения (integrate-and-fire). Кодирование информации осуществляется в частотном режиме. ИмНС была обучена методом, аппроксимирующим обратное распространение ошибки. Генеративная сеть реализована в пакете SNNTorch. Эксперименты, проведенные на общедоступном наборе данных MNIST, показали способность генеративной ИмНС создавать изображения высокого качества.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: импульсная нейронная сеть, генеративная нейронная сеть, генеративно-состязательная сеть