論文の概要: Learning to Act through Evolution of Neural Diversity in Random Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15945v1
• Date: Thu, 25 May 2023 11:33:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 15:37:56.309968
• Title: Learning to Act through Evolution of Neural Diversity in Random Neural Networks
• Title（参考訳）: ランダムニューラルネットワークにおける神経多様性の進化を通した学習
• Authors: Joachim Winther Pedersen and Sebastian Risi
• Abstract要約: ほとんどの人工ニューラルネットワーク(ANN)では、神経計算は通常すべてのニューロン間で共有される活性化関数に抽象化される。 本稿では,複雑な計算を行うことができる多様なニューロンの集合を実現するために,神経中心パラメータの最適化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.387749254963595
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Biological nervous systems consist of networks of diverse, sophisticated information processors in the form of neurons of different classes. In most artificial neural networks (ANNs), neural computation is abstracted to an activation function that is usually shared between all neurons within a layer or even the whole network; training of ANNs focuses on synaptic optimization. In this paper, we propose the optimization of neuro-centric parameters to attain a set of diverse neurons that can perform complex computations. Demonstrating the promise of the approach, we show that evolving neural parameters alone allows agents to solve various reinforcement learning tasks without optimizing any synaptic weights. While not aiming to be an accurate biological model, parameterizing neurons to a larger degree than the current common practice, allows us to ask questions about the computational abilities afforded by neural diversity in random neural networks. The presented results open up interesting future research directions, such as combining evolved neural diversity with activity-dependent plasticity.
• Abstract（参考訳）: 生物学的神経系は、異なる階層のニューロンの形で、多様で洗練された情報処理装置のネットワークからなる。 ほとんどの人工知能ニューラルネットワーク(ANN)では、ニューラルネットワークは、通常、レイヤ内のすべてのニューロンまたはネットワーク全体の間で共有されるアクティベーション関数に抽象化される。 本稿では,複雑な計算が可能な多様なニューロン群を実現するために,神経中心パラメータの最適化を提案する。 このアプローチの可能性を実証し、進化する神経パラメータだけで、エージェントはシナプス重みを最適化することなく、様々な強化学習タスクを解くことができることを示す。 正確な生物学的モデルを目指してはいないが、ニューロンを現在の一般的な手法よりも大きくパラメータ化することで、ランダムニューラルネットワークにおける神経多様性によって得られる計算能力について質問することができる。 提案した結果は、進化した神経多様性と活動に依存した可塑性を組み合わせるなど、将来の興味深い研究方向を開く。

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