論文の概要: Traveling Waves Encode the Recent Past and Enhance Sequence Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08045v2
• Date: Fri, 15 Mar 2024 02:29:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 04:41:11.494604
• Title: Traveling Waves Encode the Recent Past and Enhance Sequence Learning
• Title（参考訳）: トラベリングウェーブは、最近の過去とエンハンス・シーケンス学習を符号化する
• Authors: T. Anderson Keller, Lyle Muller, Terrence Sejnowski, Max Welling,
• Abstract要約: 神経活動の進行波は脳全体で様々な領域やスケールで観測されている。 ある物理的に着想を得た仮説は、皮質シートが波動伝播系のように振る舞うことを示唆している。 このギャップを埋めるためのモデルを導入し、Wave-RNN(wRNN)を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.64734926263417
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traveling waves of neural activity have been observed throughout the brain at a diversity of regions and scales; however, their precise computational role is still debated. One physically inspired hypothesis suggests that the cortical sheet may act like a wave-propagating system capable of invertibly storing a short-term memory of sequential stimuli through induced waves traveling across the cortical surface, and indeed many experimental results from neuroscience correlate wave activity with memory tasks. To date, however, the computational implications of this idea have remained hypothetical due to the lack of a simple recurrent neural network architecture capable of exhibiting such waves. In this work, we introduce a model to fill this gap, which we denote the Wave-RNN (wRNN), and demonstrate how such an architecture indeed efficiently encodes the recent past through a suite of synthetic memory tasks where wRNNs learn faster and reach significantly lower error than wave-free counterparts. We further explore the implications of this memory storage system on more complex sequence modeling tasks such as sequential image classification and find that wave-based models not only again outperform comparable wave-free RNNs while using significantly fewer parameters, but additionally perform comparably to more complex gated architectures such as LSTMs and GRUs.
• Abstract（参考訳）: 神経活動の進行波は脳全体で様々な領域やスケールで観測されているが、その正確な計算的役割は議論されている。 ある物理的にインスピレーションを受けた仮説は、皮質シートが、皮質表面を横断する誘導波を通して、連続的な刺激の短期記憶を無意識に保存できる波動伝播系のように振る舞うことを示唆している。 しかし、このアイデアの計算的意味は、そのような波を表現できる単純なリカレントニューラルネットワークアーキテクチャが欠如しているため、いまだに仮説的のままである。 本稿では、このギャップを埋めるモデルを紹介し、このアーキテクチャが、WRNNよりも高速に学習し、エラーをかなり少なくする合成メモリタスクを通じて、どのようにして近年の過去を効率的にエンコードしているかを示す。 さらに, 逐次画像分類などの複雑なシーケンスモデリングタスクにおいて, このメモリ記憶システムが持つ意味を考察し, パラメータを著しく少なくしながら, ウェーブベースモデルが再び同等のウェーブフリーRNNより優れているだけでなく, LSTMやGRUといったより複雑なゲートアーキテクチャと相容れないことを見出した。

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