論文の概要: The Expressive Leaky Memory Neuron: an Efficient and Expressive Phenomenological Neuron Model Can Solve Long-Horizon Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16922v2
• Date: Tue, 10 Oct 2023 12:57:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 08:18:51.603982
• Title: The Expressive Leaky Memory Neuron: an Efficient and Expressive Phenomenological Neuron Model Can Solve Long-Horizon Tasks
• Title（参考訳）: 伸展性漏洩記憶ニューロン--高能率・高能率現象ニューロンモデルによる長期課題の解決
• Authors: Aaron Spieler, Nasim Rahaman, Georg Martius, Bernhard Sch\"olkopf, Anna Levina
• Abstract要約: 本稿では,脳皮質ニューロンの生物学的モデルであるExpressive Leaky Memory(ELM)ニューロンモデルを紹介する。 ELMニューロンは、上記の入力出力関係を10分の1以下のトレーニング可能なパラメータと正確に一致させることができる。 本研究では,Long Range Arenaデータセットなど,時間構造を必要とするタスクについて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.00839616915719
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Biological cortical neurons are remarkably sophisticated computational devices, temporally integrating their vast synaptic input over an intricate dendritic tree, subject to complex, nonlinearly interacting internal biological processes. A recent study proposed to characterize this complexity by fitting accurate surrogate models to replicate the input-output relationship of a detailed biophysical cortical pyramidal neuron model and discovered it needed temporal convolutional networks (TCN) with millions of parameters. Requiring these many parameters, however, could be the result of a misalignment between the inductive biases of the TCN and cortical neuron's computations. In light of this, and with the aim to explore the computational implications of leaky memory units and nonlinear dendritic processing, we introduce the Expressive Leaky Memory (ELM) neuron model, a biologically inspired phenomenological model of a cortical neuron. Remarkably, by exploiting a few such slowly decaying memory-like hidden states and two-layered nonlinear integration of synaptic input, our ELM neuron can accurately match the aforementioned input-output relationship with under ten-thousand trainable parameters. To further assess the computational ramifications of our neuron design, we evaluate on various tasks with demanding temporal structures, including the Long Range Arena (LRA) datasets, as well as a novel neuromorphic dataset based on the Spiking Heidelberg Digits dataset (SHD-Adding). Leveraging a larger number of memory units with sufficiently long timescales, and correspondingly sophisticated synaptic integration, the ELM neuron proves to be competitive on both datasets, reliably outperforming the classic Transformer or Chrono-LSTM architectures on latter, even solving the Pathfinder-X task with over $70\%$ accuracy (16k context length).
• Abstract（参考訳）: 生物学的皮質ニューロンは驚くほど洗練された計算装置であり、複雑で非線形に相互作用する内部生物学的過程の対象となる複雑な樹状樹上にその広大なシナプス入力を時間的に統合する。 最近の研究では、精密なサロゲートモデルを用いて、詳細な生体物理学的錐体ニューロンモデルの入出力関係を再現し、数百万のパラメータを持つ時間的畳み込みネットワーク(tcn)が必要であることを発見した。 しかし、これらの多くのパラメータを必要とすることは、TCNの誘導バイアスと皮質ニューロンの計算のミスアライメントの結果である可能性がある。 これを踏まえ, 漏洩メモリユニットと非線形樹状突起処理の計算的意義を考察し, 生物学的に着想を得た皮質ニューロンの現象モデルであるExpressive Leaky Memory (ELM) ニューロンモデルを紹介する。 驚くべきことに、記憶様隠れ状態やシナプス入力の2層非線形積分を徐々に利用することで、エルムニューロンは上記の入力-出力関係を10番目の訓練可能なパラメーターと正確に一致させることができる。 ニューロン設計の計算的影響を更に評価するために,Long Range Arena(LRA)データセットや,Spyking Heidelberg Digitsデータセット(SHD-Adding)に基づく新しいニューロモルフィックデータセットなど,時間的構造を必要とするタスクについて検討した。 十分な時間スケールで多数のメモリユニットを利用でき、それに対応する洗練されたシナプス統合により、EMMニューロンは両方のデータセットで競合し、古典的なTransformerやChrono-LSTMアーキテクチャを確実に上回り、70ドル以上の精度でPathfinder-Xタスクを解く(16kコンテキスト長)。

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