펄스신경망이란 무엇인가?
펄스 신경망은 실제 생물학적 뇌의 작동 과정과 구조 측면에서 매우 가까운 인공 신경 네트워크의 특수한 형태입니다. 펄스 신경 네트워크는 신경 자극의 시간적 구성 요소를 고려합니다. 펄스 신경망의 영어 이름은 SNN입니다. 이는 인공 신경 네트워크의 특수한 형태로 실제 신경계와 뇌의 연결 과정을 기존의 신경계 네트워크와 더 유사하게 묘사합니다. 펄스 신경 네트워크는 3세대 신경 네트워크라고도 합니다. 펄스 신경망의 특징은 뉴런 자극의 시간적 구성 요소가 고려된다는 것입니다. 펄스 신경 네트워크의 뉴런은 펄스와 펄스 트레인을 사용하여 정보를 전송합니다. 정보는 예를 들어 펄스 레이트 (주파수) 또는 타이밍 (시간 간격)의 형태로 인코딩 됩니다. 펄스 신경망은 1952년 Andrew Huxley와 Alan Lloyd Hodgkin이 발표 한 과학적 모델을 기반으로 합니다. 인공 지능의 다양한 응용 분야에 대한 교육 및 훈련 분류 작업과 유사합니다. 작동 모드로 인해 기존 신경 네트워크보다 에너지 요구량이 적으며 신경 프로세서의 하드웨어 구현에 적합합니다. 기본적으로 인공 신경 네트워크는 생물학적 뇌 구성의 모델링이 됩니다. 그것들은 서로 다른 수준의 뉴런으로 구성되어 있으며 추상적인 수학적 모델에서 특정 방식으로 상호 연결되어 있습니다. 신경망의 도움과 컴퓨터 계산을 기반으로 다양한 분야의 응용문제를 해결할 수 있습니다. 네트워크를 사용하여 문제를 해결하려면 먼저 훈련을 받아야 합니다. 예를 들어 피드 포워드 네트워크 또는 피드백 신경망과 같은 정보 흐름의 유형과 방향에 따라 많은 다른 유형의 신경망이 있습니다. 신경 네트워크의 뉴런은 정보를 다른 뉴런이나 외부에서 패턴이나 신호로 가져와서 특정 방식으로 처리하여 결과를 다른 뉴런이나 최종 결과로 출력합니다. 펄스 신경망의 특성 및 기능 펄스 신경망의 기본 메커니즘 및 구조는 종래의 신경망의 메커니즘과 유사합니다. 펄스 신경망은 인공 신경망의 진화입니다. 뉴런 임펄스의 시간적 고려로 인해 정보의 코딩 유형만이 다릅니다. 대부분의 경우 이전 세대의 인공 신경 네트워크의 기본 학습 규칙을 펄스 신경 네트워크로 전송할 수 있습니다. 펄스 신경 네트워크의 다른 뉴런은 펄스로 서로 통신합니다. 정보는 무엇보다도 펄스의 시간 시퀀스 및 주파수 (펄스 속도 및 타이밍)로 인코딩 됩니다. 생물학적 뉴런과 비교하여 펄스 신경망의 뉴런은 특정 자극 임계 값을 초과하고 실제로 필요한 경우에만 활성화됩니다. 이 동작은 펄스 신경망의 낮은 에너지 요구 사항에 대한 이유입니다. 코딩의 방법으로는 주파수 코딩, 시간적 일치성 코딩, 지연 코딩 또는 시공간 코딩과 같은 펄스의 시간적 거동에서 정보를 매핑하고 있습니다. 펄스 신경망의 적용 분야를 살펴보면, 종래의 인공 신경망에 관해서는 인공 지능 영역에서 펄스 신경망에 대한 광범위한 응용이 가능합니다. 일반적인 작업은 이전 교육 후 객체를 분류하고 결론을 도출하는 것입니다. 예를 들어 금융 산업에서 사이버 보안에서 농업 부문 또는 이미지 인식에서 펄스 신경망이 사용됩니다. 펄스 신경망의 장점 생물학적 신경계와 뇌의 행동에 대한보다 정확한 매핑을 통함으로써 새로운 작업을 빠르고 효율적으로 해결할 수 있습니다. 기존의 신경망에 비해 에너지 요구량이 적고 복잡한 작업의 해결 능력이 좋습니다. 또한 펄스 신경망은 하드웨어 통합에 적합하며 신경성 프로세서에서 신경망의 매핑을 허용합니다. 펄스 신경망에 기반한 신경 형성 프로세스는 하드웨어 통합에 적합합니다. 네트워크는 반도체 칩에 매핑될 수 있으며 다양한 장치에서 하드웨어 기반 인공 지능을 사용할 수 있습니다. 소위 뉴 로모 픽 프로세서의 도움으로 장치에서 직접 외부 컴퓨팅 용량 없이 작업을 빠르고 효율적으로 해결할 수 있습니다. 이 프로세서는 저렴하고 에너지 효율적입니다. 예를 들어 운전자 보조 시스템, 드론, 로봇, 감시 시스템 또는 자율 주행 차량과 같은 에지 영역의 응용 분야에 적합합니다. 프로세서를 서로 연결하여 성능을 확장할 수 있습니다. 모든 신경망 알고리즘은 훈련 알고리즘에서 일정한 형태의 경사 하강을 사용하는 것으로 보이며 펄스 신경망이 아닌 모델도 경사 하강을 사용합니다. 펄스 신경망에 대해 시간적으로 구배 하강을 적용하는 방법에 대한 이론은 아직 없는 것 같습니다. 한 가지 가능성은 펄스 신경망과 유사한 생물학적이며 보다 현실적인 모델을 사용하는 신경 형성 컴퓨팅의 탄생입니다. 그러나 필기 인식, 음성 인식, 객체 인식, 언어 번역 등과 같은 많은 표준 ML 문제에서 펄스 신경망을 통해 달성된 매우 명확한 벤치 마크와 같이 현재까지 신경 형태 분야에서 달성된 강력한 기계 학습 벤치 마크는 아직 획기적인 것은 발견되지 않고 있습니다. 펄스 신경망은 매우 유망한 것으로 보이며 이 제품 위에 SpikeNET이 내장되어 상용화된 제품도 있습니다. 펄스 신경망의 특정 문제에 대해 말할 수 없지만 일반적으로 사람들은 펄스 신경망이 점점 더 인간의 두뇌처럼 작동하기를 원하기 때문에 또 다른 문제가 발생하고 있습니다. 네트워크의 일반화 능력을 확보하기 위해서는 노드수를 가능한 한 낮게 유지해야 합니다. 노드가 많으면 네트워크가 훈련 세트를 완벽하게 회수할 수 있는 메모리 뱅크가 되지만, 훈련 세트에 포함되지 않은 샘플에서는 제대로 수행되지 않습니다. 자동화된 신경망 빌더를 구축하려면 Radford Neal의 하이브리드 몬테 카를로 샘플링 기반 베이지안 접근 방식을 사용하고 단일 네트워크의 가중치를 최적화하는 대신 큰 네트워크를 사용하고 가중치를 통합합니다.
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