Fugu-MT 論文翻訳(概要): Vision-based route following by an embodied insect-inspired sparse neural network

論文の概要: Vision-based route following by an embodied insect-inspired sparse neural network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08109v1
Date: Tue, 14 Mar 2023 17:44:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-15 13:48:27.436024
Title: Vision-based route following by an embodied insect-inspired sparse neural network
Title（参考訳）: 昆虫にインスパイアされたスパースニューラルネットワークによる視覚経路の追従
Authors: Lu Yihe, Rana Alkhoury Maroun, Barbara Webb
Abstract要約: 昆虫にインスパイアされたスパースニューラルネットワークであるFlyHashモデルの効率を、具体的ナビゲーションタスクにおいて類似しているが非スパースモデルと比較した。これは、現在の視覚入力とトレーニングルートに沿って記憶されている記憶を比較することで、ステアリングを制御するモデルを必要とする。 FlyHashモデルは、特にデータエンコーディングの点で、他のモデルよりも効率的である、と結論付けました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7403133838762446
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: We compared the efficiency of the FlyHash model, an insect-inspired sparse neural network (Dasgupta et al., 2017), to similar but non-sparse models in an embodied navigation task. This requires a model to control steering by comparing current visual inputs to memories stored along a training route. We concluded the FlyHash model is more efficient than others, especially in terms of data encoding.
Abstract（参考訳）: 昆虫に触発されたスパースニューラルネットワーク(dasgupta et al., 2017)であるflyhashモデルの効率を,具体化されたナビゲーションタスクにおいて類似しているが非スパースモデルと比較した。これには、現在の視覚入力とトレーニングルートに格納されたメモリを比較することによって、ステアリングを制御するモデルが必要である。 FlyHashモデルは、特にデータエンコーディングの点で、他のモデルよりも効率的である、と結論付けました。

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