論文の概要: A multi-agent model for growing spiking neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15045v1
• Date: Mon, 21 Sep 2020 15:11:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 04:07:05.830226
• Title: A multi-agent model for growing spiking neural networks
• Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワーク育成のためのマルチエージェントモデル
• Authors: Javier Lopez Randulfe, Leon Bonde Larsen
• Abstract要約: このプロジェクトでは、学習メカニズムとして、スパイキングニューラルネットワークのニューロン間の接続を拡大するためのルールについて検討している。 シミュレーション環境での結果は、与えられたパラメータセットに対して、テストされた関数を再現するトポロジに到達可能であることを示した。 このプロジェクトはまた、モデルパラメーターに最適な値を得るために、遺伝的アルゴリズムのようなテクニックを使用するための扉を開く。
• 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: Artificial Intelligence has looked into biological systems as a source of inspiration. Although there are many aspects of the brain yet to be discovered, neuroscience has found evidence that the connections between neurons continuously grow and reshape as a part of the learning process. This differs from the design of Artificial Neural Networks, that achieve learning by evolving the weights in the synapses between them and their topology stays unaltered through time. This project has explored rules for growing the connections between the neurons in Spiking Neural Networks as a learning mechanism. These rules have been implemented on a multi-agent system for creating simple logic functions, that establish a base for building up more complex systems and architectures. Results in a simulation environment showed that for a given set of parameters it is possible to reach topologies that reproduce the tested functions. This project also opens the door to the usage of techniques like genetic algorithms for obtaining the best suited values for the model parameters, and hence creating neural networks that can adapt to different functions.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は生物学的システムにインスピレーションを与えている。 脳には未発見の多くの側面があるが、神経科学はニューロン間のつながりが継続的に成長し、学習プロセスの一部として再形成する証拠を見出している。 これは、ニューラルネットワークの設計と異なり、それらとそれらのトポロジの間のシナプスの重みを進化させることで学習を実現する。 このプロジェクトは、学習メカニズムとしてスパイキングニューラルネットワークにおけるニューロン間の接続を拡大するためのルールを探求している。 これらのルールは、より複雑なシステムやアーキテクチャを構築する基盤となる、単純な論理関数を作成するためのマルチエージェントシステムに実装されている。 シミュレーション環境における結果は、与えられたパラメータのセットに対して、テストされた関数を再現するトポロジに到達できることを示した。 このプロジェクトはまた、モデルパラメータの最適な値を取得するための遺伝的アルゴリズムのようなテクニックの使用への扉を開き、それによって異なる機能に適応できるニューラルネットワークを作成する。

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