論文の概要: Livewired Neural Networks: Making Neurons That Fire Together Wire Together

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08111v1
• Date: Mon, 17 May 2021 18:45:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-20 03:40:10.922006
• Title: Livewired Neural Networks: Making Neurons That Fire Together Wire Together
• Title（参考訳）: livewiredニューラルネットワーク: 一緒に光るニューロンを作る
• Authors: Thomas Schumacher
• Abstract要約: ネットワーク構造は機能と非常に関連があるので、ニューラルネットワークはライブワイヤ化されるべきです。 このようなネットワークが、どのようにしてシンボルを操作する構成的世界モデルを構築することができるかについて論じる。 私は、livewiredネットワークを使って人間のような推論を理解し作成するための将来の研究の道筋を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Until recently, artificial neural networks were typically designed with a fixed network structure. Here, I argue that network structure is highly relevant to function, and therefore neural networks should be livewired (Eagleman 2020): dynamically rewired to reflect relationships between higher order representations of the external environment identified by coincident activations in individual neurons. I discuss how this approach may enable such networks to build compositional world models that operate on symbols and that achieve few-shot learning, capabilities thought by many to be critical to human-level cognition. Here, I also 1) discuss how such livewired neural networks maximize the information the environment provides to a model, 2) explore evidence indicating that livewiring is implemented in the brain, guided by glial cells, 3) discuss how livewiring may give rise to the associative emergent behaviors of brains, and 4) suggest paths for future research using livewired networks to understand and create human-like reasoning.
• Abstract（参考訳）: 最近まで、ニューラルネットワークは通常、固定されたネットワーク構造で設計されていた。 ここで、ネットワーク構造は機能に非常に関連しており、それゆえニューラルネットワークはlivewired(eagleman 2020): 個々のニューロンにおける偶然の活性化によって識別される外部環境の高次表現間の関係を反映して動的に再配線されるべきである。 このアプローチによって、このようなネットワークが、シンボル上で動作し、少数ショットの学習を実現する構成的世界モデルを構築することができるかについて議論します。 ここでは, 環境がモデルに与える情報をいかに最大化するか, 2) グリア細胞によって誘導される生体配線が脳に実装されていることを示す証拠を探索し, 3) 生体配線が脳の連想行動を引き起こす可能性について考察し, 4) 生体配線ネットワークを用いた将来の研究の道筋について提案する。

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