Fugu-MT 論文翻訳(概要): Brain in the Dark: Design Principles for Neuro-mimetic Learning and Inference

論文の概要: Brain in the Dark: Design Principles for Neuro-mimetic Learning and Inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08613v1
Date: Fri, 14 Jul 2023 15:04:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-18 12:17:19.388906
Title: Brain in the Dark: Design Principles for Neuro-mimetic Learning and Inference
Title（参考訳）: 暗黒の脳:神経模倣学習と推論のための設計原理
Authors: Mehran H. Bazargani, Szymon Urbas, Karl Friston
Abstract要約: この推論をモデル化するためのアプローチは、脳が世界の生成モデルを持っていると仮定し、感覚刺激の背後にある隠れた原因、すなわち知覚を推論する。この仮定は、どのように脳にインスパイアされた生成モデルを設計する問題を定式化するか、推論と学習のタスクに対してそれらを逆転させるか、最適化すべき適切な損失関数は何か、といった重要な疑問を提起する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Even though the brain operates in pure darkness, within the skull, it can infer the most likely causes of its sensory input. An approach to modelling this inference is to assume that the brain has a generative model of the world, which it can invert to infer the hidden causes behind its sensory stimuli, that is, perception. This assumption raises key questions: how to formulate the problem of designing brain-inspired generative models, how to invert them for the tasks of inference and learning, what is the appropriate loss function to be optimised, and, most importantly, what are the different choices of mean field approximation (MFA) and their implications for variational inference (VI).
Abstract（参考訳）: 脳は頭蓋骨の中で純粋な闇の中で機能するが、その感覚入力の最も可能性の高い原因を推測することができる。この推論をモデル化するアプローチは、脳が世界の生成モデルを持っていると仮定し、その感覚刺激、すなわち知覚の背後にある隠れた原因を推論することができる。この仮定は、どのように脳にインスパイアされた生成モデルの設計の問題を定式化するか、推論と学習のタスクに対してそれらを逆転させるか、最適化すべき適切な損失関数は何か、そして最も重要なことは、平均場近似(MFA)の異なる選択と、それらが変分推論(VI)に与える影響である。

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