論文の概要: How the Brain might use Division

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05320v2
• Date: Tue, 24 Mar 2020 15:08:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 14:41:44.800223
• Title: How the Brain might use Division
• Title（参考訳）: 脳が分割をどう使うか
• Authors: Kieran Greer
• Abstract要約: 主に統計によって組織化される神経アーキテクチャは、どうすればいいのかを知っていますか? ひとつの可能性は、問題をもっと抽象的なものに抽出することだ。 本稿では,問題をシンボル操作の1つに変更すれば,より容易に解答できることを示す。
• 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: One of the most fundamental questions in Biology or Artificial Intelligence is how the human brain performs mathematical functions. How does a neural architecture that may organise itself mostly through statistics, know what to do? One possibility is to extract the problem to something more abstract. This becomes clear when thinking about how the brain handles large numbers, for example to the power of something, when simply summing to an answer is not feasible. In this paper, the author suggests that the maths question can be answered more easily if the problem is changed into one of symbol manipulation and not just number counting. If symbols can be compared and manipulated, maybe without understanding completely what they are, then the mathematical operations become relative and some of them might even be rote learned. The proposed system may also be suggested as an alternative to the traditional computer binary system. Any of the actual maths still breaks down into binary operations, while a more symbolic level above that can manipulate the numbers and reduce the problem size, thus making the binary operations simpler. An interesting result of looking at this is the possibility of a new fractal equation resulting from division, that can be used as a measure of good fit and would help the brain decide how to solve something through self-replacement and a comparison with this good fit.
• Abstract（参考訳）: 生物学や人工知能における最も基本的な問題の1つは、人間の脳がどのように数学的機能を実行するかである。 統計学を通じて自らを体系化するニューラルアーキテクチャは、何をすべきかをどうやって知るのか? ひとつの可能性は、問題をもっと抽象的なものに抽出することだ。 これは、脳が大量の数を扱う方法を考えるとき、例えば何かの力に対して、単に答えをまとめるだけでは不可能であるときに明確になる。 本稿では,問題を記号操作の1つに変更した場合,単に数えるのではなく,数学的な問題にもっと簡単に答えることができることを示唆する。 もし記号を比較・操作することができ、おそらくそれらが何であるかを完全に理解せずに、数学的操作が相対的になり、それらのいくつかはロート学習されるかもしれない。 提案システムは従来のコンピュータバイナリシステムに代わるものとして提案することもできる。 実際の数学はすべてバイナリ演算に分解されるが、より象徴的なレベルでは数値を操作して問題のサイズを減らすことができるため、バイナリ操作がより簡単になる。 これを見る興味深い結果は、分割によって生じる新しいフラクタル方程式の可能性であり、これは適合性の尺度として、脳が自己再配置とこの適合性との比較によって何かを解く方法を決定するのに役立つ。

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