論文の概要: Neural Networks from Biological to Artificial and Vice Versa
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04449v1
- Date: Mon, 5 Jun 2023 17:30:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-08 14:12:49.927564
- Title: Neural Networks from Biological to Artificial and Vice Versa
- Title（参考訳）: 生体から人工までのニューラルネットワークとその逆
- Authors: Abdullatif Baba
- Abstract要約: この論文の主な貢献は、死んだニューロンが人工ニューラルネットワーク(ANN)の性能に与える影響についての研究である。
本研究の目的は, 生物学的領域における発見の潜在的適用性を評価することであり, 期待される結果は, 神経疾患に対する効果的な治療戦略の開発に重要な影響を及ぼす可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.85316573653194
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we examine how deep learning can be utilized to investigate
neural health and the difficulties in interpreting neurological analyses within
algorithmic models. The key contribution of this paper is the investigation of
the impact of a dead neuron on the performance of artificial neural networks
(ANNs). Therefore, we conduct several tests using different training algorithms
and activation functions to identify the precise influence of the training
process on neighboring neurons and the overall performance of the ANN in such
cases. The aim is to assess the potential application of the findings in the
biological domain, the expected results may have significant implications for
the development of effective treatment strategies for neurological disorders.
Successive training phases that incorporate visual and acoustic data derived
from past social and familial experiences could be suggested to achieve this
goal. Finally, we explore the conceptual analogy between the Adam optimizer and
the learning process of the brain by delving into the specifics of both systems
while acknowledging their fundamental differences.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,深層学習を用いて神経の健康とアルゴリズムモデルにおける神経学的解析の解釈の難しさについて検討する。
この論文の重要な貢献は、死んだニューロンが人工ニューラルネットワーク(ANN)の性能に与える影響を調査することである。
そこで我々は,異なるトレーニングアルゴリズムとアクティベーション関数を用いて,近隣ニューロンに対するトレーニングプロセスの正確な影響と,それらの場合のANNの全体的な性能を明らかにする。
本研究の目的は, 生物学的領域における発見の潜在的適用性を評価することであり, 期待される結果は, 神経疾患に対する効果的な治療戦略の開発に重要な影響を及ぼす可能性がある。
過去の社会的および家族的経験から得られた視覚的および音響的データを含む連続的なトレーニングフェーズが、この目標を達成するために提案されている。
最後に,Adamオプティマイザと脳の学習過程の概念的類似性について,両システムの特異点を掘り下げ,基本的差異を認めながら検討する。
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