論文の概要: Correlative Information Maximization: A Biologically Plausible Approach
to Supervised Deep Neural Networks without Weight Symmetry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04810v3
- Date: Tue, 17 Oct 2023 11:32:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-18 21:19:34.291684
- Title: Correlative Information Maximization: A Biologically Plausible Approach
to Supervised Deep Neural Networks without Weight Symmetry
- Title（参考訳）: 相関情報最大化:重み対称性のない深層ニューラルネットワークに対する生物学的にプラザブルなアプローチ
- Authors: Bariscan Bozkurt, Cengiz Pehlevan, Alper T Erdogan
- Abstract要約: 本稿では,生体神経ネットワークにおける信号伝達を前方方向と後方方向の両方で記述するための新しい規範的アプローチを提案する。
このフレームワークは、従来のニューラルネットワークとバックプロパゲーションアルゴリズムの生物学的評価可能性に関する多くの懸念に対処する。
提案手法は,前方信号伝搬路と後方信号伝搬路の重み対称性問題に対する自然な解法を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.584567991256925
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The backpropagation algorithm has experienced remarkable success in training
large-scale artificial neural networks; however, its biological plausibility
has been strongly criticized, and it remains an open question whether the brain
employs supervised learning mechanisms akin to it. Here, we propose correlative
information maximization between layer activations as an alternative normative
approach to describe the signal propagation in biological neural networks in
both forward and backward directions. This new framework addresses many
concerns about the biological-plausibility of conventional artificial neural
networks and the backpropagation algorithm. The coordinate descent-based
optimization of the corresponding objective, combined with the mean square
error loss function for fitting labeled supervision data, gives rise to a
neural network structure that emulates a more biologically realistic network of
multi-compartment pyramidal neurons with dendritic processing and lateral
inhibitory neurons. Furthermore, our approach provides a natural resolution to
the weight symmetry problem between forward and backward signal propagation
paths, a significant critique against the plausibility of the conventional
backpropagation algorithm. This is achieved by leveraging two alternative, yet
equivalent forms of the correlative mutual information objective. These
alternatives intrinsically lead to forward and backward prediction networks
without weight symmetry issues, providing a compelling solution to this
long-standing challenge.
- Abstract（参考訳）: バックプロパゲーションアルゴリズムは、大規模ニューラルネットワークのトレーニングで顕著な成功を収めているが、その生物学的な可能性を強く批判されており、脳がそれに似た教師付き学習機構を使用しているかどうかという疑問が残されている。
本稿では,生体神経ネットワークにおける信号伝達を前方方向と後方方向の両方で記述する手法として,レイヤアクティベーション間の相関情報最大化を提案する。
この新しいフレームワークは、従来のニューラルネットワークとバックプロパゲーションアルゴリズムの生物学的可視性に関する多くの懸念に対処する。
対応する目的の座標降下に基づく最適化は、ラベル付き監督データを取り付ける平均二乗誤差損失関数と組み合わせられ、樹状処理と側方抑制ニューロンによるマルチコンパートメント錐体ニューロンのより生物学的に現実的なネットワークをエミュレートするニューラルネットワーク構造をもたらす。
さらに,本手法は,前方および後方の信号伝搬経路間の重み対称性問題に対する自然な解決法であり,従来のバックプロパゲーションアルゴリズムの可能性に対する重要な批判である。
これは、相関的な相互情報目的の2つの代替形式を活用することで達成される。
これらの代替案は本質的に重量対称性の問題のない前方および後方予測ネットワークに導かれ、この長年の課題に対する説得力のある解決策となった。
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