論文の概要: Brain-inspired learning in artificial neural networks: a review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11252v1
- Date: Thu, 18 May 2023 18:34:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-22 17:39:50.646888
- Title: Brain-inspired learning in artificial neural networks: a review
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークにおける脳にインスパイアされた学習
- Authors: Samuel Schmidgall, Jascha Achterberg, Thomas Miconi, Louis Kirsch,
Rojin Ziaei, S. Pardis Hajiseyedrazi, Jason Eshraghian
- Abstract要約: 人工ニューラルネットワークにおける脳にインスパイアされた学習表現について概説する。
これらのネットワークの能力を高めるために, シナプス可塑性などの生物学的に妥当な機構の統合について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.064447369892274
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial neural networks (ANNs) have emerged as an essential tool in
machine learning, achieving remarkable success across diverse domains,
including image and speech generation, game playing, and robotics. However,
there exist fundamental differences between ANNs' operating mechanisms and
those of the biological brain, particularly concerning learning processes. This
paper presents a comprehensive review of current brain-inspired learning
representations in artificial neural networks. We investigate the integration
of more biologically plausible mechanisms, such as synaptic plasticity, to
enhance these networks' capabilities. Moreover, we delve into the potential
advantages and challenges accompanying this approach. Ultimately, we pinpoint
promising avenues for future research in this rapidly advancing field, which
could bring us closer to understanding the essence of intelligence.
- Abstract（参考訳）: ANN(Artificial Neural Network)は、機械学習において不可欠なツールとして登場し、画像や音声の生成、ゲームプレイ、ロボット工学など、さまざまな領域で顕著な成功を収めている。
しかし、アンの動作メカニズムと生物学的脳の動作、特に学習過程には根本的な違いがある。
本稿では,ニューラルネットワークにおける脳にインスパイアされた現在の学習表現について概説する。
シナプス可塑性など,より生物学的に有理な機構の統合を検討し,ネットワークの能力を高める。
さらに,このアプローチに伴う潜在的なメリットと課題についても検討した。
最終的には、この急速に進歩する分野における将来的な研究の道のりを見極め、知性の本質を理解することにつながるかもしれない。
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