論文の概要: Deep learning in a bilateral brain with hemispheric specialization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06862v7
- Date: Tue, 5 Mar 2024 01:18:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 04:17:50.969236
- Title: Deep learning in a bilateral brain with hemispheric specialization
- Title(参考訳): 半球特殊化を伴う両側脳における深層学習
- Authors: Chandramouli Rajagopalan, David Rawlinson, Elkhonon Goldberg, Gideon
Kowadlo
- Abstract要約: 左右対称の動物の脳は左右の半球に分けられる。
いくつかの計算モデルは、意味的および視覚的処理タスクに関する人間のデータを再現することに焦点を当てた半球の非対称性を模倣している。
本稿では,自然界で観察される側方化を模倣する2つの人工ニューラルネットワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.2499907423888049
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The brains of all bilaterally symmetric animals on Earth are divided into
left and right hemispheres. The anatomy and functionality of the hemispheres
have a large degree of overlap, but there are asymmetries and they specialize
to possess different attributes. Several computation models mimic hemispheric
asymmetries with a focus on reproducing human data on semantic and visual
processing tasks. In this study, we aimed to understand how dual hemispheres in
a bilateral architecture interact to perform well in a given task. We propose a
bilateral artificial neural network that imitates lateralization observed in
nature: that the left hemisphere specializes in specificity and the right in
generalities. We used different training objectives to achieve the desired
specialization and tested it on an image classification task with two different
CNN backbones -- ResNet and VGG. Our analysis found that the hemispheres
represent complementary features that are exploited by a network head which
implements a type of weighted attention. The bilateral architecture
outperformed a range of baselines of similar representational capacity that
don't exploit differential specialization, with the exception of a conventional
ensemble of unilateral networks trained on a dual training objective for
specifics and generalities. The results demonstrate the efficacy of
bilateralism, contribute to the discussion of bilateralism in biological brains
and the principle may serves as an inductive bias for new AI systems.
- Abstract(参考訳): 地球上の両側対称動物の脳は左半球と右半球に分けられる。
半球の解剖学と機能には大きな重なりがあるが、非対称性があり、異なる特性を持つことを専門としている。
いくつかの計算モデルは、意味的および視覚的処理タスクに関する人間のデータを再現することに焦点を当てた半球の非対称性を模倣している。
本研究では,二元的アーキテクチャにおける二重半球の相互作用が,与えられたタスクにおいてうまく動作するかを理解することを目的とした。
自然界で観察される側方化を模倣する二者間ニューラルネットワークを提案し,左半球は特異性,右半球は汎用性に特化している。
所望の特殊化を達成するために異なるトレーニング目標を使い、2つの異なるcnnバックボーン(resnetとvgg)を持つイメージ分類タスクでテストしました。
分析の結果、半球は重み付き注意を実装したネットワークヘッドによって悪用される相補的な特徴を示していることがわかった。
両アーキテクチャは、差分特殊化を生かさない類似の表現能力のベースラインを、特殊性や一般性のための2つの訓練目標に基づいて訓練された一方的なネットワークの従来のアンサンブルを除いて上回った。
その結果、両立主義の有効性が示され、生物学的脳における両立主義の議論に寄与し、その原理が新しいaiシステムの帰納的バイアスとなる可能性がある。
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