論文の概要: Towards Brain Inspired Design for Addressing the Shortcomings of ANNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00039v1
• Date: Fri, 30 Jun 2023 15:37:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 18:20:28.262514
• Title: Towards Brain Inspired Design for Addressing the Shortcomings of ANNs
• Title（参考訳）: 脳にインスパイアされたANNの欠点に対処する設計に向けて
• Authors: Fahad Sarfraz, Elahe Arani, Bahram Zonooz
• Abstract要約: エラー空間全体のパーソナライズされたビューを好む小脳のニューロンのエラーベースの構成は、行動と学習のいくつかの望ましい特徴を考慮に入れているのではないか、と我々は主張する。 実験結果から,神経細胞の個体群にパーソナライズされたエラービューがあることで,クラス不均衡や制限されたデータの下での効率的な学習が可能となり,意図しないショートカット戦略への感受性が低下することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.041607703862724
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: As our understanding of the mechanisms of brain function is enhanced, the value of insights gained from neuroscience to the development of AI algorithms deserves further consideration. Here, we draw parallels with an existing tree-based ANN architecture and a recent neuroscience study[27] arguing that the error-based organization of neurons in the cerebellum that share a preference for a personalized view of the entire error space, may account for several desirable features of behavior and learning. We then analyze the learning behavior and characteristics of the model under varying scenarios to gauge the potential benefits of a similar mechanism in ANN. Our empirical results suggest that having separate populations of neurons with personalized error views can enable efficient learning under class imbalance and limited data, and reduce the susceptibility to unintended shortcut strategies, leading to improved generalization. This work highlights the potential of translating the learning machinery of the brain into the design of a new generation of ANNs and provides further credence to the argument that biologically inspired AI may hold the key to overcoming the shortcomings of ANNs.
• Abstract（参考訳）: 脳機能のメカニズムの理解が深まるにつれて、神経科学からAIアルゴリズムの開発に至るまでの洞察の価値はさらに考慮すべきである。 ここでは、既存のツリーベースのANNアーキテクチャと類似点を描き、最近の神経科学研究[27]では、エラー空間全体のパーソナライズされたビューの好みを共有する小脳の神経細胞のエラーベースの組織は、行動と学習のいくつかの望ましい特徴を考慮に入れているかもしれないと論じている。 次に、ANNにおける類似メカニズムの潜在的な利点を評価するために、様々なシナリオ下でモデルの学習行動と特性を分析する。 実験の結果,個人化された誤りビューを持つニューロン群を分離することで,クラス不均衡と限られたデータの下での効率的な学習が可能となり,意図しない近道戦略への感受性が低下し,一般化が促進されることが示唆された。 この研究は、脳の学習機械を新しい世代のANNの設計に翻訳する可能性を強調し、生物学的にインスパイアされたAIがANNの欠点を克服する鍵を握るかもしれないという主張に、さらなる信頼を与える。

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