論文の概要: A neural network model of perception and reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11319v1
- Date: Wed, 26 Feb 2020 06:26:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-28 13:57:43.775116
- Title: A neural network model of perception and reasoning
- Title（参考訳）: 知覚と推論のニューラルネットワークモデル
- Authors: Paul J. Blazek, Milo M. Lin
- Abstract要約: 生物学的に一貫した構成原理の単純なセットが神経ネットワークにこれらの能力を与えることを示す。
我々はこれらの原理を、最適化の代わりに概念構築に基づく新しい機械学習アルゴリズムで実装し、説明可能なニューロン活動で推論されるディープニューラルネットワークを設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: How perception and reasoning arise from neuronal network activity is poorly
understood. This is reflected in the fundamental limitations of connectionist
artificial intelligence, typified by deep neural networks trained via
gradient-based optimization. Despite success on many tasks, such networks
remain unexplainable black boxes incapable of symbolic reasoning and concept
generalization. Here we show that a simple set of biologically consistent
organizing principles confer these capabilities to neuronal networks. To
demonstrate, we implement these principles in a novel machine learning
algorithm, based on concept construction instead of optimization, to design
deep neural networks that reason with explainable neuron activity. On a range
of tasks including NP-hard problems, their reasoning capabilities grant
additional cognitive functions, like deliberating through self-analysis,
tolerating adversarial attacks, and learning transferable rules from simple
examples to solve problems of unencountered complexity. The networks also
naturally display properties of biological nervous systems inherently absent in
current deep neural networks, including sparsity, modularity, and both
distributed and localized firing patterns. Because they do not sacrifice
performance, compactness, or training time on standard learning tasks, these
networks provide a new black-box-free approach to artificial intelligence. They
likewise serve as a quantitative framework to understand the emergence of
cognition from neuronal networks.
- Abstract（参考訳）: 神経ネットワーク活動からの知覚と推論は理解されていない。
これは、勾配に基づく最適化によって訓練されたディープニューラルネットワークに代表されるコネクショニスト人工知能の基本的な制限に反映されている。
多くのタスクで成功したにもかかわらず、そのようなネットワークは象徴的推論や概念一般化ができない説明不能なブラックボックスのままである。
ここでは、生物学的に一貫した組織原理の単純なセットが、神経ネットワークにこれらの能力を与えることを示す。
そこで我々は,これらの原理を,最適化ではなく概念構築に基づく新しい機械学習アルゴリズムに実装し,説明可能なニューロン活動で推論されるディープニューラルネットワークを設計する。
npハード問題を含む様々なタスクにおいて、それらの推論能力は、自己分析による熟考、敵の攻撃の緩和、単純な例から転送可能なルールの学習など、追加の認知機能を与える。
ネットワークには、現在のディープニューラルネットワークに固有の生物学的神経系の特性も自然に表示され、スパーシティ、モジュラリティ、分散および局所的な発火パターンなどが含まれる。
標準的な学習タスクのパフォーマンス、コンパクト性、トレーニング時間を犠牲にしないため、これらのネットワークは人工知能に対する新たなブラックボックスのないアプローチを提供する。
同様に、神経ネットワークからの認知の出現を理解するための定量的な枠組みとして機能する。
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