論文の概要: Modeling the Evolution of Retina Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12448v2
• Date: Fri, 19 Feb 2021 22:58:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 12:44:58.065739
• Title: Modeling the Evolution of Retina Neural Network
• Title（参考訳）: 網膜ニューラルネットの進化のモデル化
• Authors: Ziyi Gong and Paul Munro
• Abstract要約: 網膜回路は 様々な種類の 類似した構造を示しています 生物網膜に類似した機能を持つ構造を導く遺伝的アルゴリズムを用いた手法を設計する。 我々は、機械学習において、我々のフレームワークがどのようにゴール駆動型検索と持続可能なニューラルネットワークモデルの強化をもたらすかについて論じる。
• 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: Vital to primary visual processing, retinal circuitry shows many similar structures across a very broad array of species, both vertebrate and non-vertebrate, especially functional components such as lateral inhibition. This surprisingly conservative pattern raises a question of how evolution leads to it, and whether there is any alternative that can also prompt helpful preprocessing. Here we design a method using genetic algorithm that, with many degrees of freedom, leads to architectures whose functions are similar to biological retina, as well as effective alternatives that are different in structures and functions. We compare this model to natural evolution and discuss how our framework can come into goal-driven search and sustainable enhancement of neural network models in machine learning.
• Abstract（参考訳）: 一次視覚処理に不可欠である網膜回路は、脊椎動物と非脊椎動物の両方、特に側方抑制などの機能成分を含む非常に幅広い種にわたって類似した構造を示している。 この驚くほど保守的なパターンは、進化がそれにどのようにつながるか、そして有用な前処理を促す選択肢があるかどうかという疑問を提起する。 ここでは、多くの自由度を持つ遺伝的アルゴリズムを用いて、生物学的網膜に類似した機能を持つアーキテクチャと、構造や機能が異なる効果的な代替品を導出する手法を設計する。 我々は、このモデルを自然進化と比較し、機械学習における目標駆動探索と持続的なニューラルネットワークモデルの強化に、我々のフレームワークがどのように入り込むかについて議論する。

関連論文リスト

• Neural Dynamics Model of Visual Decision-Making: Learning from Human Experts [28.340344705437758]
  視覚入力から行動出力まで,包括的な視覚的意思決定モデルを実装した。 我々のモデルは人間の行動と密接に一致し、霊長類の神経活動を反映する。 ニューロイメージング・インフォームド・ファインチューニング手法を導入し、モデルに適用し、性能改善を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T02:38:52Z)
• Meta-Learning an Evolvable Developmental Encoding [7.479827648985631]
  生成モデルはブラックボックス最適化のための学習可能な表現であることを示す。 本稿では,表現の質の多様性を生成する能力を最適化することで,そのような表現をメタ学習できるシステムを提案する。 より詳しくは、我々のメタラーニングアプローチが、開発中に細胞が「DNA」文字列ゲノムの異なる部分に参加することができる1つのニューラルセルオートマタを見つけることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T11:52:06Z)
• Graph Neural Networks for Learning Equivariant Representations of Neural Networks [55.04145324152541]
  本稿では,ニューラルネットワークをパラメータの計算グラフとして表現することを提案する。 我々のアプローチは、ニューラルネットワークグラフを多種多様なアーキテクチャでエンコードする単一モデルを可能にする。 本稿では,暗黙的ニューラル表現の分類や編集など,幅広いタスクにおける本手法の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T18:01:01Z)
• Neural Echos: Depthwise Convolutional Filters Replicate Biological Receptive Fields [56.69755544814834]
  哺乳類網膜で観察される生体受容野を,深部核が効果的に複製していることを示す証拠を提示する。 生体受容の分野からインスピレーションを得る手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-18T18:06:22Z)
• Contrastive-Signal-Dependent Plasticity: Self-Supervised Learning in Spiking Neural Circuits [61.94533459151743]
  この研究は、スパイキングネットワークのシナプスを調整するための神経生物学的に動機づけられたスキームを設計することの課題に対処する。 我々の実験シミュレーションは、繰り返しスパイクネットワークを訓練する際、他の生物学的に証明可能なアプローチに対して一貫した優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-30T02:40:28Z)
• An Artificial Neural Network Functionalized by Evolution [2.0625936401496237]
  フィードフォワードニューラルネットワークのテンソル計算と擬似ダーウィン機構を組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。 これにより、戦略の解明、制御問題、パターン認識タスクに適したトポロジを見つけることができる。 特に、このモデルは初期の進化段階に適応したトポロジを提供し、ロボット工学、ビッグデータ、人工生命に応用できる「構造収束」を提供することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-16T14:49:58Z)
• Data-driven emergence of convolutional structure in neural networks [83.4920717252233]
  識別タスクを解くニューラルネットワークが、入力から直接畳み込み構造を学習できることを示す。 データモデルを慎重に設計することにより、このパターンの出現は、入力の非ガウス的、高次局所構造によって引き起こされることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-01T17:11:13Z)
• Epigenetic evolution of deep convolutional models [81.21462458089142]
  我々は、より深い畳み込みモデルを進化させるために、これまで提案されていた神経進化の枠組みを構築した。 異なる形状と大きさのカーネルを同一層内に共存させる畳み込み層配置を提案する。 提案したレイアウトにより、畳み込み層内の個々のカーネルのサイズと形状を、対応する新しい突然変異演算子で進化させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-12T12:45:16Z)
• Complexity-based speciation and genotype representation for neuroevolution [81.21462458089142]
  本稿では、進化するネットワークを隠されたニューロンの数に基づいて種に分類する神経進化の種分化原理を提案する。 提案された種分化原理は、種および生態系全体における多様性の促進と保存を目的として設計されたいくつかの技術で採用されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-11T06:26:56Z)
• A multi-agent model for growing spiking neural networks [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-21T15:11:29Z)
• An evolutionary perspective on the design of neuromorphic shape filters [0.0]
  皮質系は高度な画像処理を提供するかもしれないが、おそらくはより単純なシステムで有効であることが証明された設計原則を使用している。 本稿では,形状情報を登録するための網膜機構と皮質機構について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-30T17:53:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。