論文の概要: Controlling Recurrent Neural Networks by Conceptors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1403.3369v4
• Date: Sun, 17 Nov 2024 14:20:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-01 04:42:44.527725
• Title: Controlling Recurrent Neural Networks by Conceptors
• Title（参考訳）: コンセプタによるリカレントニューラルネットワークの制御
• Authors: Herbert Jaeger,
• Abstract要約: 本稿では, 非線形力学と概念抽象と論理の基本原理を結合した, 概念論という, 神経力学の機構を提案する。 単一のニューラルネットワーク内の多数の動的パターンを学習、保存、抽象化、フォーカス、モーフィック、一般化、デノイズ化、認識することが可能になります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5439020425818999
• License:
• Abstract: The human brain is a dynamical system whose extremely complex sensor-driven neural processes give rise to conceptual, logical cognition. Understanding the interplay between nonlinear neural dynamics and concept-level cognition remains a major scientific challenge. Here I propose a mechanism of neurodynamical organization, called conceptors, which unites nonlinear dynamics with basic principles of conceptual abstraction and logic. It becomes possible to learn, store, abstract, focus, morph, generalize, de-noise and recognize a large number of dynamical patterns within a single neural system; novel patterns can be added without interfering with previously acquired ones; neural noise is automatically filtered. Conceptors help explaining how conceptual-level information processing emerges naturally and robustly in neural systems, and remove a number of roadblocks in the theory and applications of recurrent neural networks.
• Abstract（参考訳）: 人間の脳は、非常に複雑なセンサー駆動の神経プロセスが概念的、論理的認知を引き起こす力学系である。 非線形神経力学と概念レベルの認知の相互作用を理解することは、依然として大きな科学的課題である。 本稿では,非線形力学を概念的抽象と論理の基本原理と結合する概念論という,神経力学の機構を提案する。 単一のニューラルネットワーク内の多数の動的パターンを学習、保存、抽象、焦点、形態、一般化、デノイズ化、認識することが可能になる。 概念は、概念レベルの情報処理がニューラルネットワークにおいて自然かつ堅牢にどのように出現するかを説明するのに役立ち、リカレントニューラルネットワークの理論と応用における多くの障害を取り除く。

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