論文の概要: Learning to acquire novel cognitive tasks with evolution, plasticity and
meta-meta-learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08588v1
- Date: Thu, 16 Dec 2021 03:18:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-18 06:14:57.776073
- Title: Learning to acquire novel cognitive tasks with evolution, plasticity and
meta-meta-learning
- Title（参考訳）: 進化・可塑性・メタメタ学習による新しい認知タスクの習得
- Authors: Thomas Miconi
- Abstract要約: メタラーニングでは、ネットワークは外部アルゴリズムでトレーニングされ、タスクの新しいインスタンスごとに予測不可能な情報を取得し、保存し、活用する必要があるタスクを学習する。
ここでは、神経科学モデリングフレームワークに基づく単純なメタ学習タスクのセットで、プラスティック接続を備えたニューラルネットワークを進化させます。
進化したネットワークは、進化した神経組織と塑性構造を自発的に操作することで、トレーニング中に見ることのない、新しい単純な認知タスクを自動的に取得することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8073142980733
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In meta-learning, networks are trained with external algorithms to learn
tasks that require acquiring, storing and exploiting unpredictable information
for each new instance of the task. However, animals are able to pick up such
cognitive tasks automatically, as a result of their evolved neural architecture
and synaptic plasticity mechanisms. Here we evolve neural networks, endowed
with plastic connections, over a sizable set of simple meta-learning tasks
based on a neuroscience modelling framework. The resulting evolved network can
automatically acquire a novel simple cognitive task, never seen during
training, through the spontaneous operation of its evolved neural organization
and plasticity structure. We suggest that attending to the multiplicity of
loops involved in natural learning may provide useful insight into the
emergence of intelligent behavior.
- Abstract（参考訳）: メタラーニングでは、ネットワークは外部アルゴリズムでトレーニングされ、タスクの新しいインスタンスごとに予測不可能な情報を取得し、保存し、活用する必要があるタスクを学ぶ。
しかし、動物は進化した神経構造とシナプスの可塑性機構によって、そのような認知タスクを自動で受け取ることができる。
ここでは、神経科学モデリングフレームワークに基づく単純なメタ学習タスクのセットで、プラスティック接続を備えたニューラルネットワークを進化させます。
進化したネットワークは、進化した神経組織と塑性構造を自発的に操作することで、トレーニング中に見ることのない、新しい単純な認知タスクを自動的に取得することができる。
自然学習に関わるループの多元性への参加は、知的行動の出現に関する有用な洞察を与えるかもしれない。
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