論文の概要: Automatic Implementation of Neural Networks through Reaction Networks -- Part I: Circuit Design and Convergence Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18313v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 07:31:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 17:27:56.773669
• Title: Automatic Implementation of Neural Networks through Reaction Networks -- Part I: Circuit Design and Convergence Analysis
• Title（参考訳）: 反応ネットワークによるニューラルネットワークの自動実装 -その1:回路設計と収束解析-
• Authors: Yuzhen Fan, Xiaoyu Zhang, Chuanhou Gao, Denis Dochain
• Abstract要約: 本論文は, 物質動態を考慮したプログラム型生化学反応ネットワーク (BCRN) の導入を目的とする。 第1部では、フィードフォワード伝播計算、バックプロパゲーション成分、およびFCNNのすべてのブリッジ処理を、特定のBCRNモジュールとして創発的に設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.107489906506798
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Information processing relying on biochemical interactions in the cellular environment is essential for biological organisms. The implementation of molecular computational systems holds significant interest and potential in the fields of synthetic biology and molecular computation. This two-part article aims to introduce a programmable biochemical reaction network (BCRN) system endowed with mass action kinetics that realizes the fully connected neural network (FCNN) and has the potential to act automatically in vivo. In part I, the feedforward propagation computation, the backpropagation component, and all bridging processes of FCNN are ingeniously designed as specific BCRN modules based on their dynamics. This approach addresses a design gap in the biochemical assignment module and judgment termination module and provides a novel precise and robust realization of bi-molecular reactions for the learning process. Through equilibrium approaching, we demonstrate that the designed BCRN system achieves FCNN functionality with exponential convergence to target computational results, thereby enhancing the theoretical support for such work. Finally, the performance of this construction is further evaluated on two typical logic classification problems.
• Abstract（参考訳）: 細胞環境における生化学的相互作用に依存する情報処理は生物にとって不可欠である。 分子計算システムの実装は、合成生物学と分子計算の分野で大きな関心と可能性を持っている。 本論文は,完全結合型ニューラルネットワーク(FCNN)を実現し,生体内で自動的に作用する能力を有する,集団行動運動学を備えたプログラム可能な生化学反応ネットワーク(BCRN)システムの導入を目的とする。 第1部では、フィードフォワード伝播計算、バックプロパゲーション成分、およびFCNNのすべてのブリッジプロセスは、そのダイナミクスに基づいて、特定のBCRNモジュールとして設計されている。 本手法は, 生化学代入モジュールと判定終了モジュールの設計ギャップに対処し, 学習プロセスにおける二分子反応の正確かつ堅牢な実現を実現する。 平衡アプローチにより,設計したBCRNシステムは,目標とする計算結果に指数収束してFCNN機能を実現できることを示す。 最後に、この構成の性能を2つの典型的な論理分類問題でさらに評価する。

関連論文リスト

• Wet TinyML: Chemical Neural Network Using Gene Regulation and Cell Plasticity [5.9659016963634315]
  Wet TinyMLは、遺伝子制御ネットワークに基づく化学ベースのニューラルネットワークの一種である。 GRNNは、アプリケーションベースの検索プロセスを利用することで、従来の計算に使用できる。 本研究は, 細胞可塑性の誘導により, 動的システムに適合する数学的回帰進化を抽出できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T14:00:18Z)
• Single Neuromorphic Memristor closely Emulates Multiple Synaptic Mechanisms for Energy Efficient Neural Networks [71.79257685917058]
  我々はこれらのシナプス機能を本質的にエミュレートするSrTiO3に基づく膜状ナノデバイスを実証する。 これらのメムリスタは、安定かつエネルギー効率の良い運転を可能にする非定常低導電系で機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T15:01:54Z)
• How neural networks learn to classify chaotic time series [77.34726150561087]
  本研究では,通常の逆カオス時系列を分類するために訓練されたニューラルネットワークの内部動作について検討する。 入力周期性とアクティベーション周期の関係は,LKCNNモデルの性能向上の鍵となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-04T08:53:27Z)
• Contrastive-Signal-Dependent Plasticity: Forward-Forward Learning of Spiking Neural Systems [73.18020682258606]
  我々は、ニューロンの個々の層が並列に機能する、スパイキングニューロンユニットからなる神経模倣アーキテクチャを開発する。 コントラスト信号依存塑性(CSDP)と呼ばれるイベントベース前方学習の一般化を提案する。 いくつかのパターンデータセットに対する実験結果から,CSDPプロセスは分類と再構成の両方が可能な動的再帰スパイクネットワークのトレーニングに有効であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-30T02:40:28Z)
• Cross-Frequency Coupling Increases Memory Capacity in Oscillatory Neural Networks [69.42260428921436]
  クロス周波数カップリング(CFC)は、ニューロンの集団間での情報統合と関連している。 我々は,海馬および大脳皮質における観測された$theta - gamma$振動回路の計算的役割を予測するCFCのモデルを構築した。 CFCの存在は, 可塑性シナプスによって結合された神経細胞のメモリ容量を増加させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-05T17:13:36Z)
• POPPINS : A Population-Based Digital Spiking Neuromorphic Processor with Integer Quadratic Integrate-and-Fire Neurons [50.591267188664666]
  2つの階層構造を持つ180nmプロセス技術において,集団に基づくディジタルスパイキングニューロモルフィックプロセッサを提案する。 提案手法は,生体模倣型ニューロモルフィックシステム,低消費電力,低遅延推論処理アプリケーションの開発を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-19T09:26:34Z)
• Programming and Training Rate-Independent Chemical Reaction Networks [9.001036626196258]
  天然の生化学系は一般的に化学反応ネットワーク(CRN)によってモデル化される CRNは合成化学計算の仕様言語として使用できる。 本稿では, NC-CRNのプログラム手法について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-20T15:31:03Z)
• Recurrent Neural Network Learning of Performance and Intrinsic Population Dynamics from Sparse Neural Data [77.92736596690297]
  本稿では,RNNの入出力動作だけでなく,内部ネットワークのダイナミクスも学習できる新しいトレーニング戦略を提案する。 提案手法は、RNNを訓練し、生理学的にインスパイアされた神経モデルの内部ダイナミクスと出力信号を同時に再現する。 注目すべきは、トレーニングアルゴリズムがニューロンの小さなサブセットの活性に依存する場合であっても、内部動力学の再現が成功することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-05T14:16:54Z)
• Deep Molecular Programming: A Natural Implementation of Binary-Weight ReLU Neural Networks [7.700240949386079]
  本稿では,シリコで訓練されたBinaryConnectニューラルネットワークを等価な化学反応ネットワークにコンパイルする方法を示す。 私たちの研究は、ニューラルネットワークと分子プログラミングコミュニティ間の豊富な知識伝達のステージを設定します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-30T18:12:11Z)
• Autonomous Discovery of Unknown Reaction Pathways from Data by Chemical Reaction Neural Network [0.0]
  化学反応は、エネルギー、環境、生物、その他多くの自然システムで起こる。 本稿では、時間分解種濃度データから反応経路を自律的に発見するニューラルネットワークアプローチを提案する。 提案された化学反応ニューラルネットワーク(CRNN)は設計上、質量反応法やアレニウス法を含む基本的な物理法則を満たす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-20T23:36:46Z)

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。