論文の概要: Common Product Neurons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08516v1
• Date: Sat, 13 Nov 2021 11:43:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-17 14:55:05.839527
• Title: Common Product Neurons
• Title（参考訳）: 一般的な製品ニューロン
• Authors: Luciano da F. Costa
• Abstract要約: 本研究は,最近導入された実値ジャカードと偶然の指標を用いて,人工ニューロンの比較性能を開発した。 実数値のジャカードと偶然のアプローチは、内在性指数や古典的相互相関よりもかなり頑健で効果的であることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The present work develops a comparative performance of artificial neurons obtained in terms of the recently introduced real-valued Jaccard and coincidence indices and respective functionals. The interiority index and classic cross-correlation are also included in our study. After presenting the basic concepts related to multisets and the adopted similarity metrics, including new results about the generalization of the family of real-valued Jaccard and conicidence indices to higher orders, we proceed to studying the response of a single neuron, not taking into account the output non-linearity (e.g.~sigmoid), respectively to the detection of a gaussian stimulus in presence of displacement, magnification, intensity variation, noise and interference from additional patterns. It is shown that the real-valued Jaccard and coincidence approaches are substantially more robust and effective than the interiority index and the classic cross-correlation. The coincidence based neurons are shown to have the best overall performance for the considered type of data and perturbations. The reported concepts, methods, and results, have substantial implications not only for patter recognition and deep learning, but also regarding neurobiology and neuroscience.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,最近導入された実数値jaccardと一致指標と機能関数を用いて,人工ニューロンの性能比較を行った。 内部性指数と古典的相互相関も本研究に含まれる。 After presenting the basic concepts related to multisets and the adopted similarity metrics, including new results about the generalization of the family of real-valued Jaccard and conicidence indices to higher orders, we proceed to studying the response of a single neuron, not taking into account the output non-linearity (e.g.~sigmoid), respectively to the detection of a gaussian stimulus in presence of displacement, magnification, intensity variation, noise and interference from additional patterns. 実数値ジャカードと偶然のアプローチは、内在性指数や古典的相互相関よりもかなり堅牢で効果的である。 偶然に基づくニューロンは、考慮されたデータの種類と摂動に対して最高の全体的な性能を示す。 報告された概念、方法、結果は、パター認識や深層学習だけでなく、神経生物学や神経科学にも重大な影響を及ぼす。

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