論文の概要: Learning without gradient descent encoded by the dynamics of a neurobiological model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08878v1
• Date: Tue, 16 Mar 2021 07:03:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-17 20:05:16.194401
• Title: Learning without gradient descent encoded by the dynamics of a neurobiological model
• Title（参考訳）: 神経生物学モデルのダイナミックスによって符号化された勾配降下のない学習
• Authors: Vivek Kurien George, Vikash Morar, Weiwei Yang, Jonathan Larson, Bryan Tower, Shweti Mahajan, Arkin Gupta, Christopher White, Gabriel A. Silva
• Abstract要約: 本稿では,動的シグナリングの神経生物学的モデルを利用した機械学習の概念的アプローチを提案する。 MNIST画像は、教師なしの方法で、ほぼ最先端の精度で幾何学的ネットワークのダイナミクスによって一意に符号化され分類できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.952666139462592
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The success of state-of-the-art machine learning is essentially all based on different variations of gradient descent algorithms that minimize some version of a cost or loss function. A fundamental limitation, however, is the need to train these systems in either supervised or unsupervised ways by exposing them to typically large numbers of training examples. Here, we introduce a fundamentally novel conceptual approach to machine learning that takes advantage of a neurobiologically derived model of dynamic signaling, constrained by the geometric structure of a network. We show that MNIST images can be uniquely encoded and classified by the dynamics of geometric networks with nearly state-of-the-art accuracy in an unsupervised way, and without the need for any training.
• Abstract（参考訳）: 最先端の機械学習の成功は、基本的に、コストや損失関数のいくつかのバージョンを最小限に抑える勾配降下アルゴリズムの様々なバリエーションに基づいている。 しかし、基本的な制限は、これらのシステムを通常多くのトレーニング例に公開することにより、教師なしまたは教師なしの方法でトレーニングする必要があることである。 本稿では,ネットワークの幾何学的構造によって制約される動的シグナル伝達の神経生物学的モデルを利用した機械学習の基本的な概念的アプローチを提案する。 mnist画像は,教師なしの方法で,何の訓練も必要とせず,ほぼ最先端の精度を持つ幾何学的ネットワークのダイナミクスによって一意に符号化され,分類できることを示す。

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