論文の概要: Neural Crystals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16111v2
• Date: Fri, 8 Dec 2023 07:36:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 18:07:37.838260
• Title: Neural Crystals
• Title（参考訳）: 神経結晶
• Authors: Sofia Karamintziou, Thanassis Mavropoulos, Dimos Ntioudis, Georgios Meditskos, Stefanos Vrochidis and Ioannis (Yiannis) Kompatsiaris
• Abstract要約: 我々は、大規模で異質なグラフ構造化データの初期融合のためのスピン幾何学的ニューラルネットワークアーキテクチャを構想する。 我々は、指数的に大きな神経構造を効率的に符号化するために、少なくとも16量子ビットのレジスタ内のスピノリアル量子状態の自己双対的記述を描いている。 このアプローチは最大16の時間不変(反)モダリティの融合と潜在多次元パターンの結晶化に対応している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5081272568823128
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We face up to the challenge of explainability in Multimodal Artificial Intelligence (MMAI). At the nexus of neuroscience-inspired and quantum computing, interpretable and transparent spin-geometrical neural architectures for early fusion of large-scale, heterogeneous, graph-structured data are envisioned, harnessing recent evidence for relativistic quantum neural coding of (co-)behavioral states in the self-organizing brain, under competitive, multidimensional dynamics. The designs draw on a self-dual classical description - via special Clifford-Lipschitz operations - of spinorial quantum states within registers of at most 16 qubits for efficient encoding of exponentially large neural structures. Formally 'trained', Lorentz neural architectures with precisely one lateral layer of exclusively inhibitory interneurons accounting for anti-modalities, as well as their co-architectures with intra-layer connections are highlighted. The approach accommodates the fusion of up to 16 time-invariant interconnected (anti-)modalities and the crystallization of latent multidimensional patterns. Comprehensive insights are expected to be gained through applications to Multimodal Big Data, under diverse real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル人工知能(MMAI)における説明可能性の課題に直面している。 神経科学に触発された量子コンピューティングの分野において、大規模で不均一なグラフ構造データの初期融合のための解釈可能で透明なスピン幾何学的ニューラルネットワークアーキテクチャが想定されており、競争的で多次元のダイナミクスの下で自己組織化脳における(共)挙動の相対論的量子ニューラルコーディングの最近の証拠を活用している。 この設計は、指数関数的に大きな神経構造の効率的なエンコーディングのために、少なくとも16キュービットのレジスタ内のスピノリカル量子状態の特別なクリフォード・リプシッツ演算を通じて、自己双対的な古典的記述を描いている。 形式的に「訓練された」ローレンツ神経アーキテクチャでは、抗モダリティを考慮に入れた、正確に1つの側層を持つ抑制性ニューロンと、層内接続による協調構造が強調される。 このアプローチは最大16の時間不変(反)モダリティの融合と潜在多次元パターンの結晶化に対応している。 さまざまな現実のシナリオの下で、総合的な洞察は、マルチモーダルビッグデータへのアプリケーションを通じて得られることが期待される。

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