3. Learning in Neuromorphic Computing Systems

Dieses Kapitel bietet eine umfassende Untersuchung von Lernmethoden innerhalb neuromorpher Computersysteme, mit besonderem Schwerpunkt auf dem Spiking neuronaler Netzwerke (SNNs). Er beginnt mit der Diskussion über die allmähliche Erkennung von SNNs aufgrund ihrer Fähigkeit, spärliche binäre Signale in einer Art und Weise zu verarbeiten, die dem biologischen Gehirn ähnelt. Der Text geht den Herausforderungen der Simulation großer SNNs in der Software und den vorgeschlagenen Lösungen mit skalierbaren neuromorphen Mehrkern-Spike-basierten Architekturen nach. Die Lernphase in neuromorphen Systemen wird untersucht, wobei die Komplexität der Minimierung von Kostenfunktionen und die verschiedenen verfügbaren Trainingsalgorithmen wie die überwachte Rückausbreitung im Laufe der Zeit, unbeaufsichtigtes STDP-Lernen und die Konvertierung von ANN zu SNN hervorgehoben werden. Das Kapitel behandelt auch die bedeutenden Herausforderungen beim Lernen innerhalb neuromorpher Chips, einschließlich der Integration von Lernalgorithmen, der Darstellung und Speicherung synaptischer Gewichte, der zeitlichen Dynamik und der Hardwarebeschränkungen. Er untersucht die Umwandlung künstlicher neuronaler Netze (ANNs) in SNNs und beschreibt die damit verbundenen Schritte und Herausforderungen bei der praktischen Umsetzung. Der Text behandelt überwachte Lernmethoden, Tempotron-Lernen, Verstärkung-Spike-Timing-abhängige Plastizität und den SpikeProp-Algorithmus mit seinen einzigartigen Vorteilen und Herausforderungen bei der Hardware-Implementierung. Unüberwachtes Lernen in neuromorphen Chips wird ebenfalls diskutiert, wobei der Schwerpunkt auf Algorithmen wie Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP) und seinen Varianten liegt, die es Systemen ermöglichen, von Eingabedaten ohne markierte Ausgänge zu lernen. Das Kapitel schließt mit einer Zusammenfassung der verschiedenen Lernmethoden und ihrer Auswirkungen auf die Zukunft des neuromorphen Rechnens und bietet eine detaillierte und fesselnde Untersuchung des aktuellen Zustands und potenzieller Fortschritte des Feldes.