論文の概要: Hopfield-Enhanced Deep Neural Networks for Artifact-Resilient Brain State Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03421v2
• Date: Thu, 9 Nov 2023 17:39:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 12:11:47.573114
• Title: Hopfield-Enhanced Deep Neural Networks for Artifact-Resilient Brain State Decoding
• Title（参考訳）: 造形回復性脳状態復号のためのホップフィールド強化深層ニューラルネットワーク
• Authors: Arnau Marin-Llobet and Arnau Manasanch and Maria V. Sanchez-Vives
• Abstract要約: そこで本研究では, ホップフィールド・ネットワークとコナール・ニューラル・ネットワーク(CNN)を併用した2段階の計算手法を提案する。 様々なレベルのデータ圧縮とノイズ強度のパフォーマンスは、我々のフレームワークがアーティファクトを効果的に軽減し、より低いノイズレベルにおいてクリーンなデータCNNと同等の精度でモデルに到達できることを示しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The study of brain states, ranging from highly synchronous to asynchronous neuronal patterns like the sleep-wake cycle, is fundamental for assessing the brain's spatiotemporal dynamics and their close connection to behavior. However, the development of new techniques to accurately identify them still remains a challenge, as these are often compromised by the presence of noise, artifacts, and suboptimal recording quality. In this study, we propose a two-stage computational framework combining Hopfield Networks for artifact data preprocessing with Convolutional Neural Networks (CNNs) for classification of brain states in rat neural recordings under different levels of anesthesia. To evaluate the robustness of our framework, we deliberately introduced noise artifacts into the neural recordings. We evaluated our hybrid Hopfield-CNN pipeline by benchmarking it against two comparative models: a standalone CNN handling the same noisy inputs, and another CNN trained and tested on artifact-free data. Performance across various levels of data compression and noise intensities showed that our framework can effectively mitigate artifacts, allowing the model to reach parity with the clean-data CNN at lower noise levels. Although this study mainly benefits small-scale experiments, the findings highlight the necessity for advanced deep learning and Hopfield Network models to improve scalability and robustness in diverse real-world settings.
• Abstract（参考訳）: 睡眠覚醒サイクルのような、高度に同期した状態から非同期な神経パターンまで、脳の状態の研究は、脳の時空間的ダイナミクスと行動との密接な関係を評価するための基礎となる。 しかし、これらを正確に識別する新しい技術の開発は、ノイズ、アーティファクト、および準最適記録品質の存在によってしばしば損なわれるため、依然として課題である。 本研究では, ホップフィールド・ネットワークとコンボリューショナル・ニューラル・ネットワーク(CNN)を組み合わせた2段階の計算フレームワークを提案し, 麻酔レベルの違いによるラット神経記録の脳状態の分類を行った。 枠組みの堅牢性を評価するため,我々は意図的にノイズアーティファクトを神経記録に導入した。 2つの比較モデル – 同じノイズの入力を処理するスタンドアロンCNNと,アーティファクトフリーなデータでトレーニングおよびテストされた別のCNN – に対して,私たちのハイブリッドHopfield-CNNパイプラインを評価した。 様々なレベルのデータ圧縮とノイズ強度のパフォーマンスは、我々のフレームワークが効果的にアーティファクトを軽減し、より低いノイズレベルでクリーンデータcnnと同等のレベルに到達できることを示しました。 本研究は主に小規模実験に有効であるが, 多様な実世界の環境におけるスケーラビリティとロバスト性を改善するために, 高度なディープラーニングモデルとホップフィールドネットワークモデルの必要性を強調した。

関連論文リスト

• Exploring neural oscillations during speech perception via surrogate gradient spiking neural networks [59.38765771221084]
  本稿では、ディープラーニングフレームワークと互換性があり、スケーラブルな、生理学的にインスパイアされた音声認識アーキテクチャを提案する。 本研究では, 終末から終末までの勾配降下訓練が, 中枢スパイク神経ネットワークにおける神経振動の出現に繋がることを示す。 本研究は, スパイク周波数適応やリカレント接続などのフィードバック機構が, 認識性能を向上させるために, 神経活動の調節と同期に重要な役割を担っていることを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T09:40:07Z)
• A Hybrid Neural Coding Approach for Pattern Recognition with Spiking Neural Networks [53.31941519245432]
  脳にインスパイアされたスパイクニューラルネットワーク(SNN)は、パターン認識タスクを解く上で有望な能力を示している。 これらのSNNは、情報表現に一様神経コーディングを利用する同質ニューロンに基づいている。 本研究では、SNNアーキテクチャは異種符号化方式を組み込むよう、均質に設計されるべきである、と論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T02:52:12Z)
• Exploiting Noise as a Resource for Computation and Learning in Spiking Neural Networks [32.0086664373154]
  本研究では,雑音型スパイクニューラルネットワーク(NSNN)とノイズ駆動学習規則(NDL)を紹介する。 NSNNは、スケーラブルでフレキシブルで信頼性の高い計算をもたらす理論的なフレームワークを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T13:21:26Z)
• TT-NF: Tensor Train Neural Fields [88.49847274083365]
  そこで本研究では,Train Neural Fields (TT-NF) と呼ばれる新しい低ランク表現を導入した。 ダウンストリームタスク品質指標に対する低ランク圧縮の影響を解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-30T15:17:39Z)
• Neural Clamping: Joint Input Perturbation and Temperature Scaling for Neural Network Calibration [62.4971588282174]
  我々はニューラルクランプ法と呼ばれる新しい後処理キャリブレーション法を提案する。 実験の結果,Neural Clampingは最先端の処理後のキャリブレーション法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-23T14:18:39Z)
• Spiking Neural Networks for Frame-based and Event-based Single Object Localization [26.51843464087218]
  スパイクニューラルネットワークは、人工ニューラルネットワークに代わるエネルギー効率の高い代替手段として、多くの可能性を示してきた。 代用勾配降下法を用いて学習した単一物体の局所化に対するスパイクニューラルネットワークアプローチを提案する。 提案手法を類似の人工知能ニューラルネットワークと比較した結果, 精度, 各種汚損対策, エネルギー消費量の低減が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-13T22:22:32Z)
• Data-driven emergence of convolutional structure in neural networks [83.4920717252233]
  識別タスクを解くニューラルネットワークが、入力から直接畳み込み構造を学習できることを示す。 データモデルを慎重に設計することにより、このパターンの出現は、入力の非ガウス的、高次局所構造によって引き起こされることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-01T17:11:13Z)
• Image denoising by Super Neurons: Why go deep? [31.087153520130112]
  合成画像と実世界画像の両方におけるスーパーニューロンの利用について検討する。 以上の結果から,同じ幅と深さで,超ニューロンを持つSelf-ONNsはデノナイジング性能を著しく向上させることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-29T20:52:10Z)
• Robust Learning of Recurrent Neural Networks in Presence of Exogenous Noise [22.690064709532873]
  入力雑音を受けるRNNモデルに対するトラクタブルロバストネス解析を提案する。 線形化手法を用いてロバストネス測度を効率的に推定することができる。 提案手法はリカレントニューラルネットワークのロバスト性を大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-03T16:45:05Z)
• Convolutional versus Self-Organized Operational Neural Networks for Real-World Blind Image Denoising [25.31981236136533]
  初めてDeep Self-ONNを採用することで、現実世界の盲目の画像消音問題に取り組みます。 ディープセルフオンはPSNRで最大1.76dBの性能向上で常に優れた結果を達成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-04T14:49:17Z)
• Neural Networks with Recurrent Generative Feedback [61.90658210112138]
  畳み込みニューラルネットワーク(CNN)でこの設計をインスタンス化する 実験では、標準ベンチマーク上の従来のフィードフォワードCNNに対して、CNN-Fは敵のロバスト性を大幅に改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-17T19:32:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。