論文の概要: The Neural Coding Framework for Learning Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03405v3
• Date: Fri, 25 Dec 2020 01:52:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 21:41:12.009697
• Title: The Neural Coding Framework for Learning Generative Models
• Title（参考訳）: 生成モデル学習のためのニューラルコーディングフレームワーク
• Authors: Alexander Ororbia and Daniel Kifer
• Abstract要約: 本稿では,脳の予測処理理論に触発された新しい神経生成モデルを提案する。 同様に、私たちの生成モデルにおける人工ニューロンは、隣接するニューロンが何をするかを予測し、予測が現実にどの程度一致するかに基づいてパラメータを調整します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.0357317238509
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural generative models can be used to learn complex probability distributions from data, to sample from them, and to produce probability density estimates. We propose a novel neural generative model inspired by the theory of predictive processing in the brain. According to predictive processing theory, the neurons in the brain form a hierarchy in which neurons in one level form expectations about sensory inputs from another level. These neurons update their local models based on differences between their expectations and the observed signals. In a similar way, artificial neurons in our generative model predict what neighboring neurons will do, and adjust their parameters based on how well the predictions matched reality. This neural generative model performs very well in practice. On a variety of benchmark datasets and metrics, it either remains competitive with or significantly outperforms other generative models with similar functionality (such as the variational auto-encoder).
• Abstract（参考訳）: ニューラル生成モデルは、データから複雑な確率分布を学習し、それらからサンプリングし、確率密度推定を生成するために使うことができる。 本稿では,脳の予測処理理論に触発された新しい神経生成モデルを提案する。 予測処理理論によれば、脳のニューロンは、あるレベルのニューロンが別のレベルの感覚入力に対する期待を形成する階層を形成する。 これらのニューロンは、期待値と観測信号の違いに基づいて局所的なモデルを更新する。 同様に、我々の生成モデルの人工ニューロンは、隣のニューロンが何をするかを予測し、その予測が現実とどのように一致しているかに基づいてパラメータを調整する。 この神経生成モデルは実際非常によく機能する。 さまざまなベンチマークデータセットやメトリクスでは、同様の機能を持つ他の生成モデル(例えば変分オートエンコーダ)と競合するか、大幅に上回っている。

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