論文の概要: Evaluating adversarial robustness in simulated cerebellum
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02976v1
- Date: Sat, 5 Dec 2020 08:26:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-22 11:59:47.366681
- Title: Evaluating adversarial robustness in simulated cerebellum
- Title（参考訳）: 模擬小脳における対向性の評価
- Authors: Liu Yuezhang, Bo Li, Qifeng Chen
- Abstract要約: シミュレーション小脳における対角的強靭性について検討する。
我々の知る限りでは、シミュレートされた小脳モデルにおける対角的堅牢性を調べる最初の試みである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.17544361412302
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: It is well known that artificial neural networks are vulnerable to
adversarial examples, in which great efforts have been made to improve the
robustness. However, such examples are usually imperceptible to humans, thus
their effect on biological neural circuits is largely unknown. This paper will
investigate the adversarial robustness in a simulated cerebellum, a
well-studied supervised learning system in computational neuroscience.
Specifically, we propose to study three unique characteristics revealed in the
cerebellum: (i) network width; (ii) long-term depression on the parallel
fiber-Purkinje cell synapses; (iii) sparse connectivity in the granule layer,
and hypothesize that they will be beneficial for improving robustness. To the
best of our knowledge, this is the first attempt to examine the adversarial
robustness in simulated cerebellum models. We wish to remark that both of the
positive and negative results are indeed meaningful -- if the answer is in the
affirmative, engineering insights are gained from the biological model into
designing more robust learning systems; otherwise, neuroscientists are
encouraged to fool the biological system in experiments with adversarial
attacks -- which makes the project especially suitable for a pre-registration
study.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、ロバスト性を改善するために多大な努力がなされた敵の例に弱いことがよく知られている。
しかしながら、そのような例は通常ヒトには受容できないため、生物学的神経回路に対する影響はほとんど分かっていない。
本稿では,計算神経科学における教師付き学習システムであるシミュレート小脳における対向的ロバスト性について検討する。
具体的には,小脳の3つの特徴について検討することを提案する。 (i) ネットワーク幅, (ii) パラレルファイバー-プルキンエ細胞シナプスの長期抑制, (iii) 顆粒層の疎結合, およびそれらが堅牢性向上に有用であるという仮説である。
我々の知る限りでは、シミュレートされた小脳モデルにおける対角的堅牢性を調べる最初の試みである。
肯定的な結果と否定的な結果の両方が本当に有意義である – 肯定的な答えであれば,より堅牢な学習システムを設計するための生物学的モデルから,工学的な洞察が得られます。
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