Spiking Neural Network, a neural network model used in Neuromorphic chips, is attracting attention as a next generation neural network model, but it is difficult to overcome low accuracy because of lack of a powerful learning algorithm like backpropagation. Recently, approach that converts Analog-valued Neural Networks trained using backpropagation to Spiking Neural Networks showed that Spiking Neural Network can obtain high accuracy comparable to Analog-valued Neural Network. However, this approach has a disadvantage of slowing the inference speed by encoding activation information into spike firing rates to obtain high accuracy. In order to tackle this problem, we converted the rate-encoded network into a network with efficient encoding scheme, Time-To-First encoding. The results of our study were as accurate as or better than those of the previous studies and the speed was faster than that of the rate-encoded networks. In addition, our model is a hardware-friendly model, which means this model is efficient to be implemented in Neuromorphic chips.
신경모사 반도체 칩에서 이용되는 신경망 모델인 스파이킹 신경망은 차세대 모델로 주목을 받고 있다. 그러나, 기존의 역전파 방법과 같은 강력한 학습 알고리즘의 부재로 낮은 정확성을 극복하기 어려웠다. 최근에는 아날로그 값을 갖는 신경망을 역전파 방법으로 학습시킨 뒤, 이를 스파이킹 신경망에 이식하는 방법이 매우 높은 정확도를 보였다. 이 방법은 높은 정확도를 얻기 위해 정보를 스파이크의 발화율로 부호화하는데 이 때문에 속도가 느리다는 단점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 발화율로 부호화된 네트워크를 첫번째 스파이크 정보로 변환하는 연구를 수행했다. 그 결과, 기존 연구와 비슷하거나 높은 정확도를 보였으며 속도는 발화율로 부호화된 네트워크보다 빨랐다. 또한, 본 연구에서는 하드웨어 구현에 적합한 뉴런 모델을 이용하여 신경모사 칩에서 구현되기에 효율적이라 할 수 있다.