論文の概要: Pavlov Learning Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00790v1
• Date: Sat, 2 Jul 2022 10:43:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-08 09:22:35.069008
• Title: Pavlov Learning Machines
• Title（参考訳）: pavlov 学習機械
• Authors: Elena Agliari, Miriam Aquaro, Adriano Barra, Alberto Fachechi, Chiara Marullo
• Abstract要約: ヘッブの学歴はパヴロフの古典的条件付けに由来する。 この目標に対する主な難しさは、本質的に異なるスケールの情報を格納することにある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As well known, Hebb's learning traces its origin in Pavlov's Classical Conditioning, however, while the former has been extensively modelled in the past decades (e.g., by Hopfield model and countless variations on theme), as for the latter modelling has remained largely unaddressed so far; further, a bridge between these two pillars is totally lacking. The main difficulty towards this goal lays in the intrinsically different scales of the information involved: Pavlov's theory is about correlations among \emph{concepts} that are (dynamically) stored in the synaptic matrix as exemplified by the celebrated experiment starring a dog and a ring bell; conversely, Hebb's theory is about correlations among pairs of adjacent neurons as summarized by the famous statement {\em neurons that fire together wire together}. In this paper we rely on stochastic-process theory and model neural and synaptic dynamics via Langevin equations, to prove that -- as long as we keep neurons' and synapses' timescales largely split -- Pavlov mechanism spontaneously takes place and ultimately gives rise to synaptic weights that recover the Hebbian kernel.
• Abstract（参考訳）: 有名なように、ヘブの学習はパヴロフの古典的条件付けにその起源を辿るが、前者は過去数十年にわたって広範囲にモデル化されてきた(例えばホップフィールドモデルやテーマに関する無数のバリエーションによって)。 パブロフの理論は、犬とリングベルを主役とする有名な実験で示されるように、シナプス行列に(動的に)保存されている 'emph{concepts} 間の相関関係についてであり、逆に、ヘッブの理論は隣接するニューロンのペア間の相関関係に関するものである。 本稿では、確率過程理論とランゲヴィン方程式による神経・シナプス力学をモデル化し、ニューロンとシナプスの時間スケールが大々的に分裂している限り、パブロフ機構が自然発生し、最終的にヘビアン核を回復するシナプス重みが生じることを証明した。

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