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Genetic Algorithmic Parameter Optimisation of a Recurrent Spiking Neural Network Model
arXiv - CS - Neural and Evolutionary Computing Pub Date : 2020-03-30 , DOI: arxiv-2003.13850 Ifeatu Ezenwe, Alok Joshi and KongFatt Wong-Lin
arXiv - CS - Neural and Evolutionary Computing Pub Date : 2020-03-30 , DOI: arxiv-2003.13850 Ifeatu Ezenwe, Alok Joshi and KongFatt Wong-Lin
Neural networks are complex algorithms that loosely model the behaviour of
the human brain. They play a significant role in computational neuroscience and
artificial intelligence. The next generation of neural network models is based
on the spike timing activity of neurons: spiking neural networks (SNNs).
However, model parameters in SNNs are difficult to search and optimise.
Previous studies using genetic algorithm (GA) optimisation of SNNs were focused
mainly on simple, feedforward, or oscillatory networks, but not much work has
been done on optimising cortex-like recurrent SNNs. In this work, we
investigated the use of GAs to search for optimal parameters in recurrent SNNs
to reach targeted neuronal population firing rates, e.g. as in experimental
observations. We considered a cortical column based SNN comprising 1000
Izhikevich spiking neurons for computational efficiency and biologically
realism. The model parameters explored were the neuronal biased input currents.
First, we found for this particular SNN, the optimal parameter values for
targeted population averaged firing activities, and the convergence of
algorithm by ~100 generations. We then showed that the GA optimal population
size was within ~16-20 while the crossover rate that returned the best fitness
value was ~0.95. Overall, we have successfully demonstrated the feasibility of
implementing GA to optimise model parameters in a recurrent cortical based SNN.
中文翻译:
循环尖峰神经网络模型的遗传算法参数优化
神经网络是一种复杂的算法,可以对人脑的行为进行松散的建模。它们在计算神经科学和人工智能中发挥着重要作用。下一代神经网络模型基于神经元的尖峰计时活动:尖峰神经网络 (SNN)。然而,SNN 中的模型参数很难搜索和优化。以前使用遗传算法 (GA) 优化 SNN 的研究主要集中在简单、前馈或振荡网络上,但在优化类皮质循环 SNN 方面没有做太多工作。在这项工作中,我们研究了使用 GA 来搜索循环 SNN 中的最佳参数以达到目标神经元群放电率,例如在实验观察中。我们考虑了一个基于皮层柱的 SNN,它包含 1000 个 Izhikevich 尖峰神经元,以提高计算效率和生物学真实性。探索的模型参数是神经元偏置输入电流。首先,我们为这个特定的 SNN 找到了目标人群平均发射活动的最佳参数值,以及大约 100 代的算法收敛。然后我们表明 GA 最佳种群大小在 ~16-20 之间,而返回最佳适应度值的交叉率为 ~0.95。总的来说,我们已经成功地证明了在基于循环皮质的 SNN 中实施 GA 来优化模型参数的可行性。目标人群平均射击活动的最佳参数值,以及约 100 代的算法收敛。然后我们表明 GA 最佳种群大小在 ~16-20 之间,而返回最佳适应度值的交叉率为 ~0.95。总的来说,我们已经成功地证明了在基于循环皮质的 SNN 中实施 GA 来优化模型参数的可行性。目标人群平均射击活动的最佳参数值,以及约 100 代的算法收敛。然后我们表明 GA 最佳种群大小在 ~16-20 之间,而返回最佳适应度值的交叉率为 ~0.95。总的来说,我们已经成功地证明了在基于循环皮质的 SNN 中实施 GA 来优化模型参数的可行性。
更新日期:2020-05-29
中文翻译:
循环尖峰神经网络模型的遗传算法参数优化
神经网络是一种复杂的算法,可以对人脑的行为进行松散的建模。它们在计算神经科学和人工智能中发挥着重要作用。下一代神经网络模型基于神经元的尖峰计时活动:尖峰神经网络 (SNN)。然而,SNN 中的模型参数很难搜索和优化。以前使用遗传算法 (GA) 优化 SNN 的研究主要集中在简单、前馈或振荡网络上,但在优化类皮质循环 SNN 方面没有做太多工作。在这项工作中,我们研究了使用 GA 来搜索循环 SNN 中的最佳参数以达到目标神经元群放电率,例如在实验观察中。我们考虑了一个基于皮层柱的 SNN,它包含 1000 个 Izhikevich 尖峰神经元,以提高计算效率和生物学真实性。探索的模型参数是神经元偏置输入电流。首先,我们为这个特定的 SNN 找到了目标人群平均发射活动的最佳参数值,以及大约 100 代的算法收敛。然后我们表明 GA 最佳种群大小在 ~16-20 之间,而返回最佳适应度值的交叉率为 ~0.95。总的来说,我们已经成功地证明了在基于循环皮质的 SNN 中实施 GA 来优化模型参数的可行性。目标人群平均射击活动的最佳参数值,以及约 100 代的算法收敛。然后我们表明 GA 最佳种群大小在 ~16-20 之间,而返回最佳适应度值的交叉率为 ~0.95。总的来说,我们已经成功地证明了在基于循环皮质的 SNN 中实施 GA 来优化模型参数的可行性。目标人群平均射击活动的最佳参数值,以及约 100 代的算法收敛。然后我们表明 GA 最佳种群大小在 ~16-20 之间,而返回最佳适应度值的交叉率为 ~0.95。总的来说,我们已经成功地证明了在基于循环皮质的 SNN 中实施 GA 来优化模型参数的可行性。