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Lossless sparse temporal coding for SNN-based Classification of Time-Continuous Signals

Lossless Sparse Temporal Coding for SNN-based Classification...

引用

Design, Automation and Test in Europe Conference and Exhibition (DATE)

作者： Loh, Johnson Gemmeke, Tobias Rhein Westfal TH Aachen Chair Integrated Digital Syst & Circuit Design Aachen Germany

ISBN: (纸本)9798350396249

Ultra-low power classification systems using spiking neural networks (SNN) promise efficient processing for mobile devices. temporal coding represents activations in an artificial neural network (ANN) as binary signaling events in time, thereby minimizing circuit activity. Discrepancies in numeric results are inherent to common conversion schemes, as the atomic computing unit, i.e. the neuron, performs algorithmically different operations and, thus, potentially degrading SNN's quality of service (QoS). In this work, a lossless conversion method is derived in a top-down design approach for continuous time signals using electrocardiogram (ECG) classification as an example. As a result, the converted SNN achieves identical results compared to its fixed-point ANN reference. The computations, implied by proposed method, result in a novel hybrid neuron model located in between the integrate-and-fire (IF) and conventional ANN neuron, which numerical result is equivalent to the latter. Additionally, a dedicated SNN accelerator is implemented in 22nm FDSOI CMOS suitable for continuous real-time classification. The direct comparison with an equivalent ANN counterpart shows that power reductions of 2.32x and area reductions of 7.22x are achievable without loss in QoS.

关键词： ANN-SNN mapping lossless coding sparse temporal coding application-specific integrated circuit (ASIC)

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