Mamba-Spike: Enhancing the Mamba Architecture with a Spiking Front-End for Efficient Temporal Data Processing

📄 arXiv: 2408.11823v1 📥 PDF

作者: Jiahao Qin, Feng Liu

分类: cs.NE, cs.AI

发布日期: 2024-08-04

备注: 12 pages, 5 figures, accepted by CGI 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Mamba-Spike：融合脉冲前端的Mamba架构，用于高效时序数据处理

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 神经形态计算 脉冲神经网络 Mamba架构 时序数据处理 事件驱动 选择性状态空间模型 低功耗 鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有AI系统在效率上与生物神经网络存在差距，神经形态计算旨在弥合这一差距，但仍面临挑战。
  2. Mamba-Spike通过结合脉冲神经网络前端和Mamba骨干网络，利用SNN的事件驱动特性和Mamba的序列建模能力，实现高效时序数据处理。
  3. 实验结果表明，Mamba-Spike在神经形态数据集和标准数据集上均优于现有方法，实现了更高的准确率、更低的延迟和更高的能源效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新型神经形态架构Mamba-Spike，它将脉冲神经网络(SNN)前端与Mamba骨干网络相结合，以实现高效且鲁棒的时序数据处理。该方法利用SNN的事件驱动特性来捕获和处理异步、时变输入，同时利用Mamba骨干网络的selective state spaces和线性时间序列建模能力来有效地建模复杂的时序依赖关系。Mamba-Spike的脉冲前端采用受生物学启发的神经元模型，以及自适应阈值和突触动力学。这些组件能够高效地进行时空特征提取和输入数据编码。Mamba骨干网络则利用具有门控循环单元和注意力机制的分层结构来捕获长期依赖关系并选择性地处理相关信息。为了评估所提出架构的有效性，在包括DVS Gesture和TIDIGITS在内的神经形态数据集以及诸如Sequential MNIST和CIFAR10-DVS的标准数据集上进行了全面的实证研究。结果表明，Mamba-Spike始终优于最先进的基线，实现了更高的准确率、更低的延迟和更高的能源效率。此外，该模型对各种输入扰动和噪声水平表现出鲁棒性，突显了其在实际应用中的潜力。代码将在https://github.com/ECNU-Cross-Innovation-Lab/Mamba-Spike上提供。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在处理时序数据时，往往无法兼顾效率和精度，尤其是在神经形态计算领域，如何有效地利用脉冲神经网络的稀疏性和事件驱动特性，同时保持对复杂时序依赖关系的建模能力是一个挑战。现有方法要么效率不高，要么精度不足，难以满足实际应用的需求。

核心思路：Mamba-Spike的核心思路是将脉冲神经网络（SNN）作为前端，负责高效地提取时空特征并对输入数据进行编码，然后将编码后的信息传递给Mamba骨干网络进行进一步处理。这种设计结合了SNN的低功耗特性和Mamba的强大序列建模能力，从而实现高效且精确的时序数据处理。

技术框架：Mamba-Spike的整体架构包含两个主要模块：脉冲前端和Mamba骨干网络。脉冲前端由受生物学启发的神经元模型、自适应阈值和突触动力学组成，负责将输入数据转换为脉冲序列。Mamba骨干网络则采用分层结构，利用门控循环单元和注意力机制来捕获长期依赖关系并选择性地处理相关信息。数据首先经过脉冲前端处理，然后传递给Mamba骨干网络进行序列建模和分类或预测。

关键创新：Mamba-Spike的关键创新在于将SNN的事件驱动特性与Mamba的selective state spaces模型相结合。SNN前端负责高效地提取时空特征，降低了计算复杂度，而Mamba骨干网络则负责对提取的特征进行精确的序列建模。这种混合架构充分利用了两种模型的优势，克服了传统方法在效率和精度上的局限性。

关键设计：脉冲前端的关键设计包括神经元模型的选择（例如，LIF模型）、自适应阈值的更新策略以及突触权重的学习算法。Mamba骨干网络的关键设计包括selective state spaces的参数设置、门控循环单元的结构以及注意力机制的类型。此外，损失函数的设计也至关重要，需要平衡准确率、延迟和能耗等多个目标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Mamba-Spike在DVS Gesture、TIDIGITS、Sequential MNIST和CIFAR10-DVS等数据集上均取得了优异的性能。例如，在DVS Gesture数据集上，Mamba-Spike的准确率显著高于现有方法，并且延迟更低，能耗更低。此外，Mamba-Spike对各种输入扰动和噪声水平表现出良好的鲁棒性，证明了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

Mamba-Spike在神经形态计算领域具有广泛的应用前景，例如，它可以应用于低功耗的边缘设备，用于实时处理传感器数据，如语音识别、手势识别和运动检测。此外，它还可以应用于机器人控制、自动驾驶和医疗诊断等领域，为这些应用提供更高效、更精确的解决方案。该研究有望推动神经形态计算的发展，并促进人工智能在实际应用中的普及。

📄 摘要（原文）

The field of neuromorphic computing has gained significant attention in recent years, aiming to bridge the gap between the efficiency of biological neural networks and the performance of artificial intelligence systems. This paper introduces Mamba-Spike, a novel neuromorphic architecture that integrates a spiking front-end with the Mamba backbone to achieve efficient and robust temporal data processing. The proposed approach leverages the event-driven nature of spiking neural networks (SNNs) to capture and process asynchronous, time-varying inputs, while harnessing the power of the Mamba backbone's selective state spaces and linear-time sequence modeling capabilities to model complex temporal dependencies effectively. The spiking front-end of Mamba-Spike employs biologically inspired neuron models, along with adaptive threshold and synaptic dynamics. These components enable efficient spatiotemporal feature extraction and encoding of the input data. The Mamba backbone, on the other hand, utilizes a hierarchical structure with gated recurrent units and attention mechanisms to capture long-term dependencies and selectively process relevant information. To evaluate the efficacy of the proposed architecture, a comprehensive empirical study is conducted on both neuromorphic datasets, including DVS Gesture and TIDIGITS, and standard datasets, such as Sequential MNIST and CIFAR10-DVS. The results demonstrate that Mamba-Spike consistently outperforms state-of-the-art baselines, achieving higher accuracy, lower latency, and improved energy efficiency. Moreover, the model exhibits robustness to various input perturbations and noise levels, highlighting its potential for real-world applications. The code will be available at https://github.com/ECNU-Cross-Innovation-Lab/Mamba-Spike.