論文の概要: On the relationship between predictive coding and backpropagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13082v6
• Date: Tue, 23 Apr 2024 19:17:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-27 00:45:56.939859
• Title: On the relationship between predictive coding and backpropagation
• Title（参考訳）: 予測符号化とバックプロパゲーションの関係について
• Authors: Robert Rosenbaum,
• Abstract要約: 予測符号化は、ニューラルネットワークのトレーニングのためのバックプロパゲーションに代わる、潜在的に生物学的に現実的な代替物として提案されている。 この原稿は、教師付き学習タスクにおけるフィードフォワード人工ニューラルネットワークのトレーニングにおける予測符号化とバックプロパゲーションの数学的関係に関する最近の研究をレビューし、拡張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial neural networks are often interpreted as abstract models of biological neuronal networks, but they are typically trained using the biologically unrealistic backpropagation algorithm and its variants. Predictive coding has been proposed as a potentially more biologically realistic alternative to backpropagation for training neural networks. This manuscript reviews and extends recent work on the mathematical relationship between predictive coding and backpropagation for training feedforward artificial neural networks on supervised learning tasks. Implications of these results for the interpretation of predictive coding and deep neural networks as models of biological learning are discussed along with a repository of functions, Torch2PC, for performing predictive coding with PyTorch neural network models.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークはしばしば生物学的ニューラルネットワークの抽象モデルとして解釈されるが、通常は生物学的に非現実的なバックプロパゲーションアルゴリズムとその変種を用いて訓練される。 予測符号化は、ニューラルネットワークのトレーニングのためのバックプロパゲーションに代わる、潜在的に生物学的に現実的な代替物として提案されている。 この原稿は、教師付き学習タスクにおけるフィードフォワード人工ニューラルネットワークのトレーニングにおける予測符号化とバックプロパゲーションの数学的関係に関する最近の研究をレビューし、拡張している。 PyTorchニューラルネットワークモデルを用いて予測符号化を行うために,生物学習のモデルとしての予測符号化と深部ニューラルネットワークの解釈にこれらの結果の意義を,関数のリポジトリであるTorch2PCとともに論じる。

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