論文の概要: Growing Isotropic Neural Cellular Automata

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01681v1
• Date: Tue, 3 May 2022 11:34:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-05 16:23:42.433314
• Title: Growing Isotropic Neural Cellular Automata
• Title（参考訳）: 成長する等方性神経細胞オートマトン
• Authors: Alexander Mordvintsev, Ettore Randazzo and Craig Fouts
• Abstract要約: 我々は、元のGrowing NCAモデルには、学習された更新規則の異方性という重要な制限があると主張している。 細胞系は2つの方法のいずれかによって、正確な非対称パターンを成長させる訓練が可能であることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.91346650159648
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Modeling the ability of multicellular organisms to build and maintain their bodies through local interactions between individual cells (morphogenesis) is a long-standing challenge of developmental biology. Recently, the Neural Cellular Automata (NCA) model was proposed as a way to find local system rules that produce a desired global behaviour, such as growing and persisting a predefined pattern, by repeatedly applying the same rule over a grid starting from a single cell. In this work we argue that the original Growing NCA model has an important limitation: anisotropy of the learned update rule. This implies the presence of an external factor that orients the cells in a particular direction. In other words, 'physical' rules of the underlying system are not invariant to rotation, thus prohibiting the existence of differently oriented instances of the target pattern on the same grid. We propose a modified Isotropic NCA model that does not have this limitation. We demonstrate that cell systems can be trained to grow accurate asymmetrical patterns through either of two methods: by breaking symmetries using structured seeds; or by introducing a rotation-reflection invariant training objective and relying on symmetry breaking caused by asynchronous cell updates.
• Abstract（参考訳）: 個々の細胞間の局所的な相互作用(形態形成)を通じて体を構築し維持する多細胞生物の能力のモデル化は、発達生物学の長年の課題である。 近年、ニューラルネットワークオートマタ(NCA)モデルは、単一セルから始まるグリッドに同じルールを繰り返し適用することにより、予め定義されたパターンを成長、持続するなど、望ましいグローバルな振る舞いを生成するローカルシステムルールを見つける方法として提案されている。 この研究では、元のncaモデルには重要な制限があると主張する: 学習された更新規則の異方性。 これは、細胞を特定の方向に向き付ける外部因子の存在を意味する。 言い換えれば、基礎となるシステムの「物理的」規則は回転に不変ではないため、同じ格子上にターゲットパターンの異なる向きのインスタンスが存在しない。 我々は,この制限を満たさない等方性ncaモデルを提案する。 細胞系は, 構造種子を用いた対称性の破断や, 回転反射不変な学習目標の導入, 非同期セル更新による対称性の破断に依存することにより, 高精度な非対称パターンを育成できることを示す。

関連論文リスト

• Engineering morphogenesis of cell clusters with differentiable programming [2.0690546196799042]
  我々は,発達モデルにおいて,創発的,システムレベルの特性をもたらす局所的相互作用規則と遺伝的ネットワークを発見する。 複雑な発達シナリオにおいて,細胞間相互作用と遺伝的ネットワークのパラメータを同時に学習できることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T18:05:11Z)
• Mixed Models with Multiple Instance Learning [51.440557223100164]
  一般化線形混合モデル(GLMM)とMultiple Instance Learning(MIL)を統合するフレームワークであるMixMILを紹介する。 実験結果から,MixMILは単一セルデータセットにおいて既存のMILモデルより優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-04T16:42:42Z)
• Locally adaptive cellular automata for goal-oriented self-organization [14.059479351946386]
  本稿では,スケーラブルで表現力のあるモデルを生成するための適応型セルオートマトンモデルを提案する。 本稿では,セルオートマトンとシステム状態の更新ルールを局所的に結合することで,適応を実現する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-12T12:32:23Z)
• Real-time Evolution of Multicellularity with Artificial Gene Regulation [0.0]
  本稿では, 物理的2次元生態系における自然選択により進化する'プロトゾーン様'細胞を用いたリアルタイムシミュレーションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-20T17:39:07Z)
• Growing Steerable Neural Cellular Automata [63.91346650159648]
  元々のNeural Cellular Automataの実装では、細胞は自身の向きを調整することができない。 調整可能な内部状態によって決定されるように、各セルが自身の配向に責任を負うようにします。 我々は,(1)2つの種のみを用いて対称性を破る,(2)回転不変の訓練目標を導入することにより,ステアブル NCA を等方的変種と類似しているが単純な方法で訓練することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-19T09:45:46Z)
• Learning Causal Representations of Single Cells via Sparse Mechanism Shift Modeling [3.2435888122704037]
  本稿では,各摂動を未知の,しかしスパースな,潜伏変数のサブセットを標的とした介入として扱う単一細胞遺伝子発現データの深部生成モデルを提案する。 これらの手法をシミュレーションした単一セルデータ上でベンチマークし、潜伏単位回復、因果的目標同定、領域外一般化における性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-07T15:47:40Z)
• Towards self-organized control: Using neural cellular automata to robustly control a cart-pole agent [62.997667081978825]
  我々は、カートポールエージェントを制御するために、ニューラルセルオートマトンを使用する。 我々は、Q値の推定値として出力セルの状態を用いる深層学習を用いてモデルを訓練した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T10:49:42Z)
• Emergence of Lie symmetries in functional architectures learned by CNNs [63.69764116066748]
  本研究では,自然画像の学習において,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の初期層における対称性の自発的発達について検討する。 私たちのアーキテクチャは、生体視覚システムの初期段階を模倣するために構築されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-17T13:23:26Z)
• Neural Cellular Automata Manifold [84.08170531451006]
  ニューラルセルラーオートマタのニューラルネットワークアーキテクチャは、より大きなNNにカプセル化可能であることを示す。 これにより、NAAの多様体を符号化する新しいモデルを提案し、それぞれが異なる画像を生成することができる。 生物学的には、我々のアプローチは転写因子の役割を担い、細胞の分化を促進する特定のタンパク質への遺伝子マッピングを調節する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T11:41:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。