論文の概要: Functional neural network for decision processing, a racing network of programmable neurons with fuzzy logic where the target operating model relies on the network itself

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12339v1
• Date: Wed, 24 Feb 2021 15:19:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 00:55:39.178642
• Title: Functional neural network for decision processing, a racing network of programmable neurons with fuzzy logic where the target operating model relies on the network itself
• Title（参考訳）: 対象動作モデルがネットワーク自体に依存するファジィ論理を持つプログラム可能なニューロンのレースネットワークである決定処理のための機能的ニューラルネットワーク
• Authors: Frederic Jumelle, Kelvin So, Didan Deng
• Abstract要約: 本稿では,人間の意思決定過程をモデル化する関数型ニューラルネットワークである,人工知能の新しいモデルを提案する。 この機能的ニューラルネットワークは、意思決定の計算方法を変革する有望な可能性を秘めている、と私たちは信じています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1602089225841632
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we are introducing a novel model of artificial intelligence, the functional neural network for modeling of human decision-making processes. This neural network is composed of multiple artificial neurons racing in the network. Each of these neurons has a similar structure programmed independently by the users and composed of an intention wheel, a motor core and a sensory core representing the user itself and racing at a specific velocity. The mathematics of the neuron's formulation and the racing mechanism of multiple nodes in the network will be discussed, and the group decision process with fuzzy logic and the transformation of these conceptual methods into practical methods of simulation and in operations will be developed. Eventually, we will describe some possible future research directions in the fields of finance, education and medicine including the opportunity to design an intelligent learning agent with application in business operations supervision. We believe that this functional neural network has a promising potential to transform the way we can compute decision-making and lead to a new generation of neuromorphic chips for seamless human-machine interactions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間の意思決定過程のモデリングのための関数型ニューラルネットワークである人工知能の新しいモデルを提案する。 このニューラルネットワークは、ネットワーク内での複数の人工ニューロンからなる。 これらのニューロンはそれぞれ、ユーザが独自にプログラムした類似の構造を持ち、意図車輪、モーターコア、感覚コアで構成され、ユーザ自身を表現し、特定の速度でレースする。 ニューロンの定式化の数学とネットワーク内の複数のノードのレース機構について議論し、ファジィ論理を用いた群決定プロセスとこれらの概念的手法をシミュレーションおよび操作の実践的な方法に変換する。 今後,金融・教育・医学分野における今後の研究の方向性について述べるとともに,事業運営の監督に応用した知的学習エージェントを設計する機会について述べる。 この機能的ニューラルネットワークは、意思決定の計算方法を変革し、シームレスなヒューマンマシンインタラクションのための新しい世代のニューロモルフィックチップへと導く有望な可能性を秘めていると信じています。

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