論文の概要: Bayesian Integration of Information Using Top-Down Modulated WTA Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15390v1
• Date: Tue, 29 Aug 2023 15:33:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 13:21:37.009339
• Title: Bayesian Integration of Information Using Top-Down Modulated WTA Networks
• Title（参考訳）: トップダウン変調WTAネットワークを用いたベイズ情報の統合
• Authors: Otto van der Himst, Leila Bagheriye, and Johan Kwisthout
• Abstract要約: Winner Take All(WTA)回路は、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)の一種であり、ベイズ的な方法で情報を処理する脳の能力を促進することが提案されている。 本稿では,WTA 回路が別の WTA ネットワークで表現される情報の統合に適しているかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Winner Take All (WTA) circuits a type of Spiking Neural Networks (SNN) have been suggested as facilitating the brain's ability to process information in a Bayesian manner. Research has shown that WTA circuits are capable of approximating hierarchical Bayesian models via Expectation Maximization (EM). So far, research in this direction has focused on bottom up processes. This is contrary to neuroscientific evidence that shows that, besides bottom up processes, top down processes too play a key role in information processing by the human brain. Several functions ascribed to top down processes include direction of attention, adjusting for expectations, facilitation of encoding and recall of learned information, and imagery. This paper explores whether WTA circuits are suitable for further integrating information represented in separate WTA networks. Furthermore, it explores whether, and under what circumstances, top down processes can improve WTA network performance with respect to inference and learning. The results show that WTA circuits are capable of integrating the probabilistic information represented by other WTA networks, and that top down processes can improve a WTA network's inference and learning performance. Notably, it is able to do this according to key neuromorphic principles, making it ideal for low-latency and energy efficient implementation on neuromorphic hardware.
• Abstract（参考訳）: Winner Take All(WTA)回路は、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)の一種であり、ベイズ的な方法で情報を処理する脳の能力を促進することが提案されている。 WTA回路は期待最大化(EM)により階層ベイズモデルを近似できることを示した。 これまでのところ、この方向の研究はボトムアッププロセスに焦点を当てている。 これは、ボトムアッププロセス以外に、トップダウンプロセスも人間の脳の情報処理において重要な役割を果たすことを示す神経科学的証拠とは対照的である。 トップダウンプロセスに記述されている機能には、注意方向、期待の調整、学習した情報のエンコーディングとリコールの促進、イメージなどがある。 本稿では、WTA 回路が、WTA ネットワークで表現される情報をさらに統合するのに適しているかを考察する。 さらに、トップダウンプロセスが推論や学習に関してWTAネットワークの性能を向上させることができるかどうかについても検討する。 その結果、WTA回路は、他のWTAネットワークで表される確率情報を統合でき、トップダウン処理により、WTAネットワークの推論および学習性能が向上することを示した。 特に、これは重要なニューロモルフィックの原理に従って行うことができ、ニューロモルフィックのハードウェアに対する低レイテンシでエネルギー効率のよい実装に最適である。

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