論文の概要: Continual task learning in natural and artificial agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04520v1
- Date: Mon, 10 Oct 2022 09:36:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-11 19:42:41.564167
- Title: Continual task learning in natural and artificial agents
- Title(参考訳): 自然および人工エージェントの連続的タスク学習
- Authors: Timo Flesch, Andrew Saxe, Christopher Summerfield
- Abstract要約: 脳記録研究の波は、タスク学習中に神経表現がどのように変化するかを調査している。
ニューロコルテックスにおけるニューラルタスク表現の幾何学と次元性について検討した最近の研究を概観する。
機械学習のアイデアは、神経科学者が生物の脳の中でどのように自然のタスクが学習され、コードされるかを理解するのにどのように役立つかについて議論する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.726777092009554
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: How do humans and other animals learn new tasks? A wave of brain recording
studies has investigated how neural representations change during task
learning, with a focus on how tasks can be acquired and coded in ways that
minimise mutual interference. We review recent work that has explored the
geometry and dimensionality of neural task representations in neocortex, and
computational models that have exploited these findings to understand how the
brain may partition knowledge between tasks. We discuss how ideas from machine
learning, including those that combine supervised and unsupervised learning,
are helping neuroscientists understand how natural tasks are learned and coded
in biological brains.
- Abstract(参考訳): 人間や他の動物はどうやって新しい仕事を学ぶのか?
脳の記録研究の波は、タスク学習中にニューラル表現がどのように変化するかを調査し、相互干渉を最小限に抑える方法でタスクの獲得とコーディングに焦点をあてた。
本稿では,新皮質におけるニューラルタスク表現の幾何学と次元を探索した最近の研究と,これらの知見を生かした計算モデルについて概説する。
我々は、教師付き学習と教師なし学習を組み合わせた機械学習のアイデアが、神経科学者が自然のタスクがどのように学習され、生物学的脳でコード化されるかを理解するのにどのように役立つかについて議論する。
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