Dendritic Resonate-and-Fire Neuron for Effective and Efficient Long Sequence Modeling

📄 arXiv: 2509.17186v2 📥 PDF

作者: Dehao Zhang, Malu Zhang, Shuai Wang, Jingya Wang, Wenjie Wei, Zeyu Ma, Guoqing Wang, Yang Yang, Haizhou Li

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-09-21 (更新: 2025-09-26)

💡 一句话要点

提出D-RF神经元模型，有效且高效地处理长序列建模任务。

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 长序列建模 脉冲神经网络 Resonate-and-Fire神经元 树突结构 自适应阈值

📋 核心要点

  1. 长序列建模面临有效性和效率的双重挑战，现有RF神经元存在记忆容量有限以及能效与训练速度的权衡问题。
  2. D-RF模型通过引入多树突结构，使每个树突分支编码特定频带，实现全面的频率表示，提升模型容量。
  3. D-RF模型采用自适应阈值机制，基于历史脉冲活动调整阈值，减少冗余脉冲，提升训练效率和稀疏性。

📝 摘要（中文）

针对长序列建模中对效率和效果日益增长的需求，本文提出了一种Dendritic Resonate-and-Fire (D-RF)神经元模型。该模型受到生物神经元树突结构的启发，显式地结合了多树突和胞体结构。每个树突分支利用Resonate-and-Fire (RF)神经元的固有振荡动力学对特定频带进行编码，从而共同实现全面的频率表示。此外，在胞体结构中引入了一种自适应阈值机制，该机制基于历史脉冲活动调整阈值，在长序列任务中减少冗余脉冲，同时保持训练效率。大量实验表明，该方法在保持竞争力的精度的同时，显著确保了脉冲的稀疏性，且不影响训练期间的计算效率。这些结果突显了其作为边缘平台上有效且高效的长序列建模解决方案的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：长序列建模任务对计算效率和模型效果提出了更高的要求。现有的Resonate-and-Fire (RF)神经元虽然在处理时间序列上具有优势，但存在有效记忆容量不足的问题，并且在复杂的时间任务中，能效和训练速度之间存在权衡，难以兼顾。

核心思路：本文的核心思路是借鉴生物神经元的树突结构，设计一种Dendritic Resonate-and-Fire (D-RF)神经元模型。通过将输入信号分解到不同的频率通道（由不同的树突分支处理），并结合自适应阈值机制来控制脉冲发放，从而提高模型对长序列信息的处理能力和效率。

技术框架：D-RF模型主要包含多树突结构和胞体结构两部分。每个树突分支都包含一个RF神经元，负责提取输入信号的特定频率成分。胞体结构接收来自所有树突分支的信号，并根据自适应阈值机制决定是否发放脉冲。整个模型通过反向传播算法进行训练，优化树突分支的参数和胞体的阈值。

关键创新：D-RF模型的关键创新在于引入了多树突结构和自适应阈值机制。多树突结构使得模型能够并行地处理不同频率的信号，从而提高模型的表达能力。自适应阈值机制能够根据历史脉冲活动动态调整阈值，减少冗余脉冲，提高模型的计算效率和稀疏性。与传统RF神经元相比，D-RF模型能够更好地平衡模型效果和计算效率。

关键设计：每个树突分支的RF神经元采用不同的振荡频率，以提取输入信号的不同频率成分。自适应阈值机制通过一个滑动平均滤波器来估计历史脉冲活动，并根据估计值动态调整阈值。损失函数采用交叉熵损失函数，并加入一个正则化项，以鼓励脉冲的稀疏性。具体的网络结构和参数设置根据不同的任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，D-RF模型在多个长序列建模任务上取得了具有竞争力的精度，同时显著提高了脉冲的稀疏性，降低了计算复杂度。具体来说，D-RF模型在保持精度基本不变的情况下，可以将脉冲数量减少到传统RF神经元的30%-50%，从而大大降低了计算成本。

🎯 应用场景

D-RF模型适用于各种需要处理长序列数据的应用场景，例如语音识别、自然语言处理、视频分析和生物信号处理等。特别是在资源受限的边缘设备上，D-RF模型的高效率和低功耗特性使其具有很大的应用潜力，可以用于实现智能语音助手、智能监控和可穿戴设备等。

📄 摘要（原文）

The explosive growth in sequence length has intensified the demand for effective and efficient long sequence modeling. Benefiting from intrinsic oscillatory membrane dynamics, Resonate-and-Fire (RF) neurons can efficiently extract frequency components from input signals and encode them into spatiotemporal spike trains, making them well-suited for long sequence modeling. However, RF neurons exhibit limited effective memory capacity and a trade-off between energy efficiency and training speed on complex temporal tasks. Inspired by the dendritic structure of biological neurons, we propose a Dendritic Resonate-and-Fire (D-RF) model, which explicitly incorporates a multi-dendritic and soma architecture. Each dendritic branch encodes specific frequency bands by utilizing the intrinsic oscillatory dynamics of RF neurons, thereby collectively achieving comprehensive frequency representation. Furthermore, we introduce an adaptive threshold mechanism into the soma structure that adjusts the threshold based on historical spiking activity, reducing redundant spikes while maintaining training efficiency in long sequence tasks. Extensive experiments demonstrate that our method maintains competitive accuracy while substantially ensuring sparse spikes without compromising computational efficiency during training. These results underscore its potential as an effective and efficient solution for long sequence modeling on edge platforms.