Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning representations in Bayesian Confidence Propagation neural networks

論文の概要: Learning representations in Bayesian Confidence Propagation neural networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12415v1
Date: Fri, 27 Mar 2020 13:47:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-19 04:18:56.935689
Title: Learning representations in Bayesian Confidence Propagation neural networks
Title（参考訳）: ベイズ信頼度伝播ニューラルネットワークにおける学習表現
Authors: Naresh Balaji Ravichandran, Anders Lansner, Pawel Herman
Abstract要約: 階層的表現の教師なし学習は、ディープラーニングにおける最も活発な研究方向の1つである。本研究は,局所的なヘビアン学習に基づくニューラルネットワークにおける非教師なし戦略を生物学的にインスピレーションした研究である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Unsupervised learning of hierarchical representations has been one of the most vibrant research directions in deep learning during recent years. In this work we study biologically inspired unsupervised strategies in neural networks based on local Hebbian learning. We propose new mechanisms to extend the Bayesian Confidence Propagating Neural Network (BCPNN) architecture, and demonstrate their capability for unsupervised learning of salient hidden representations when tested on the MNIST dataset.
Abstract（参考訳）: 階層表現の教師なし学習は、近年のディープラーニングにおける最も活発な研究方向の1つである。本研究では,局所的なヘビアン学習に基づくニューラルネットワークの非教師なし戦略を生物学的に研究する。本稿では,bcpnn(bayesian confidence propagating neural network)アーキテクチャを拡張するための新たなメカニズムを提案し,mnistデータセット上でテストした場合に有意な隠れ表現を教師なし学習する能力を示す。

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