KIP publications

 
year 2011
author(s) Paul Müller
title Distortions of Neural Network Models Induced by Their Emulation on Neuromorphic Hardware Devices
KIP-Nummer HD-KIP 11-172
KIP-Gruppe(n) F9
document type Diplomarbeit
Keywords neuromorphic hardware distortions
Abstract (de)

Neuromorphe Hardware stellt die Integration von Konzepten neuronaler Informationsverarbeitung mit modernen Techniken des Designs elektronischer Hardware dar.  Eine universelle neuromorphe Hardware mit einstellbaren Neuronen-Schaltkreisen und konfigurierbaren Verbindungen bietet eine leistungsfähige Alternative zur Software-Simulation als Mittel neurowissenschaftlicher Forschung.  In dieser Arbeit werden Störungen untersucht, die durch unvermeidliche Einschränkungen und Unvollkommenheiten eines neuromorphen VLSI-Systems entstehen, und deren Einfluss auf das Verhalten neuronaler Netzwerkmodelle analysiert.  Da Abweichungen während des Fertigungsprozesses zu einer Streuung von Synapsenstärken auf dem neuromorphen System führen, wird eine Ratenbasierte Methode entwickelt, um diesen Effekt zu messen.  Die Resultate dieser Messung werden benutzt, um zu untersuchen, welchen Auswirkungen eine Streuung von Synapsenstärken, eine unvollständige Realisierung synaptischer Verbindungen oder die Abwesenheit von synaptischen Verzögerungen auf das Verhalten eines Synfire-Chain-Modells und eines selbsterhaltenden thalamo-kortikalen Modells haben.  Möglichkeiten, diese Verhaltensänderungen durch Änderung von Modellparametern zu kompensieren, werden analysiert sowie Machbarkeit und Grenzen eines solchen Vorgehens festgehalten.

Abstract (en)

Neuromorphic hardware represents the integration of neuronal computation paradigms with modern techniques of electronic hardware design.  A general-purpose neuromorphic hardware device that implements a number of adjustable neuron circuits with configurable interconnections offers a powerful alternative to software simulation as substrate for neuroscientific modeling.  This thesis investigates the distortions that arise from inevitable limitations and imperfections of a neuromorphic VLSI device and their influence on the behavior of neural network models. As variations during the manufacturing process lead to a spread of synaptic strengths on the neuromorphic device, a rate-based method is developed for measuring this effect. These results are later used to investigate the influence of synapse strength spread, incomplete realization of synaptic connections and absence of synaptic delays on models of a synfire chain and a self-sustaining thalamocortical network. The possibility of compensation of these effects by changing model parameters is examined, establishing the limits and feasibility of such methods.

 

 

 

 

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