論文の概要: BHN: A Brain-like Heterogeneous Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12826v2
- Date: Sat, 6 Jun 2020 09:07:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-28 23:20:54.753567
- Title: BHN: A Brain-like Heterogeneous Network
- Title(参考訳): 脳のような異種ネットワークBHN
- Authors: Tao Liu
- Abstract要約: 我々は,多くの分散表現と1つのグローバルアテンション表現を協調的に学習できる脳様ヘテロジニアスネットワーク(BHN)を提案する。
ミニマックス方式で、分散、自己監督、勾配分離された目的関数を最適化することにより、実験中の画像やビデオのフレームのパッチから生成された表現を改善する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.6888480380309416
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The human brain works in an unsupervised way, and more than one brain region
is essential for lighting up intelligence. Inspired by this, we propose a
brain-like heterogeneous network (BHN), which can cooperatively learn a lot of
distributed representations and one global attention representation. By
optimizing distributed, self-supervised, and gradient-isolated objective
functions in a minimax fashion, our model improves its representations, which
are generated from patches of pictures or frames of videos in experiments.
- Abstract(参考訳): 人間の脳は教師なしの方法で機能し、複数の脳領域が知性を照らすのに不可欠です。
そこで我々は,多くの分散表現と1つのグローバルアテンション表現を協調的に学習できる脳様異種ネットワーク(BHN)を提案する。
分散,自己教師付き,勾配分離された目的関数をminimax方式で最適化することで,実験において画像や映像のフレームのパッチから生成される表現を改善する。
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