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。
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