論文の概要: From Biological Synapses to Intelligent Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12660v1
- Date: Fri, 25 Feb 2022 12:39:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-23 23:36:40.274332
- Title: From Biological Synapses to Intelligent Robots
- Title（参考訳）: 生物のシナプスから知能ロボットへ
- Authors: Birgitta Dresp-Langley
- Abstract要約: ヘビアンシナプス学習は、機械学習とインテリジェンスのための機能的関連モデルとして議論されている。
適応的な学習と制御の可能性を、監督なしで先導する。
ここで収集された洞察は、インテリジェントなロボティクスとセンサーシステムの選択ソリューションとして、Hebbianモデルに向けられている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This review explores biologically inspired learning as a model for
intelligent robot control and sensing technology on the basis of specific
examples. Hebbian synaptic learning is discussed as a functionally relevant
model for machine learning and intelligence, as explained on the basis of
examples from the highly plastic biological neural networks of invertebrates
and vertebrates. Its potential for adaptive learning and control without
supervision, the generation of functional complexity, and control architectures
based on self organization is brought forward. Learning without prior knowledge
based on excitatory and inhibitory neural mechanisms accounts for the process
through which survival or task relevant representations are either reinforced
or suppressed. The basic mechanisms of unsupervised biological learning drive
synaptic plasticity and adaptation for behavioral success in living brains with
different levels of complexity. The insights collected here point toward the
Hebbian model as a choice solution for intelligent robotics and sensor systems.
Keywords: Hebbian learning, synaptic plasticity, neural networks, self
organization, brain, reinforcement, sensory processing, robot control
- Abstract（参考訳）: 本論では,知的ロボット制御・センシング技術のモデルとして,生物学的にインスパイアされた学習を考察する。
ヘビアンシナプス学習は、無脊椎動物と脊椎動物の高可塑性生物学的ニューラルネットワークの例に基づくように、機械学習とインテリジェンスのための機能的関連モデルとして議論されている。
教師なしの適応学習と制御の可能性、機能的複雑性の生成、そして自己組織化に基づく制御アーキテクチャが前進する。
興奮的および抑制的神経機構に基づく事前知識のない学習は、生存またはタスクに関連する表現が強化または抑制される過程を説明する。
教師なし生物学習の基本メカニズムはシナプス可塑性を駆動し、複雑度が異なる生体脳の行動成功に適応する。
ここで収集された洞察は、インテリジェントロボットとセンサーシステムの選択ソリューションとして、hebbianモデルに向かっている。
キーワード:ヘビアン学習、シナプス可塑性、ニューラルネットワーク、自己組織化、脳、強化、感覚処理、ロボット制御
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