論文の概要: On the visual analytic intelligence of neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14017v1
- Date: Wed, 28 Sep 2022 11:50:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-29 16:28:51.623508
- Title: On the visual analytic intelligence of neural networks
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークの視覚的解析知性について
- Authors: Stanis{\l}aw Wo\'zniak, Hlynur J\'onsson, Giovanni Cherubini, Angeliki
Pantazi, Evangelos Eleftheriou
- Abstract要約: 合成眼球運動(ササード)から入力を受け取り、新皮質ニューロンのダイナミクスを取り入れたニューロンで処理する生物学的に現実的なシステムを提案する。
生物学的にインスパイアされたネットワークは、より優れた精度を実現し、より速く学習し、従来のネットワークよりも少ないパラメータを必要とすることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.463732827131233
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Visual oddity task was conceived as a universal ethnic-independent analytic
intelligence test for humans. Advancements in artificial intelligence led to
important breakthroughs, yet competing with humans on such analytic
intelligence tasks remains challenging and typically resorts to
non-biologically-plausible architectures. We present a biologically realistic
system that receives inputs from synthetic eye movements - saccades, and
processes them with neurons incorporating dynamics of neocortical neurons. We
introduce a procedurally generated visual oddity dataset to train an
architecture extending conventional relational networks and our proposed
system. Both approaches surpass the human accuracy, and we uncover that both
share the same essential underlying mechanism of reasoning. Finally, we show
that the biologically inspired network achieves superior accuracy, learns
faster and requires fewer parameters than the conventional network.
- Abstract（参考訳）: 視覚奇性課題は、ヒトの普遍的な民族非依存的分析知性テストとして考えられた。
人工知能の進歩は重要なブレークスルーをもたらしたが、そのような分析知能タスクで人間と競争することは依然として困難であり、典型的には生物学的に証明できないアーキテクチャに頼っている。
合成眼球運動(ササード)から入力を受け取り、新皮質ニューロンのダイナミクスを取り入れたニューロンで処理する生物学的現実的なシステムを提案する。
従来のリレーショナルネットワークと提案するシステムを拡張したアーキテクチャをトレーニングするために,手続き的に生成された視覚的奇性データセットを導入する。
どちらのアプローチも人間の精度を超えており、どちらも推論の基本的なメカニズムを共有していることがわかりました。
最後に、生物学的にインスパイアされたネットワークは、より優れた精度を実現し、より速く学習し、従来のネットワークよりも少ないパラメータを必要とすることを示す。
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