Fugu-MT 論文翻訳(概要): Context sequence theory: a common explanation for multiple types of learning

論文の概要: Context sequence theory: a common explanation for multiple types of learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04707v1
Date: Sun, 17 Jul 2022 12:51:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-14 18:25:35.528009
Title: Context sequence theory: a common explanation for multiple types of learning
Title（参考訳）: 文脈系列理論:多種類の学習のための一般的な説明
Authors: Yu Mingcan and Wang Junying
Abstract要約: 本稿では, 哺乳類における多種類の学習について, 共通して説明するために, 文脈シーケンス理論を提案する。機械学習モデルの構築について、新たな洞察を得られることを願っています。
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: Although principles of neuroscience like reinforcement learning, visual perception and attention have been applied in machine learning models, there is a huge gap between machine learning and mammalian learning. Based on the advances in neuroscience, we propose the context sequence theory to give a common explanation for multiple types of learning in mammals and hope that can provide a new insight into the construct of machine learning models.
Abstract（参考訳）: 強化学習、視覚知覚、注意といった神経科学の原則は機械学習モデルに応用されてきたが、機械学習と哺乳類学習の間には大きなギャップがある。ニューロサイエンスの進歩に基づき、哺乳類における複数の種類の学習について共通の説明を与えるコンテキストシーケンス理論を提案し、機械学習モデルの構築に新たな洞察を与えることを期待している。

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