論文の概要: Brain-Inspired Machine Intelligence: A Survey of
Neurobiologically-Plausible Credit Assignment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09257v2
- Date: Sat, 23 Dec 2023 01:18:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-27 20:59:55.818592
- Title: Brain-Inspired Machine Intelligence: A Survey of
Neurobiologically-Plausible Credit Assignment
- Title(参考訳): 脳にインスパイアされた機械知能:神経生物学上許容される信用課題の調査
- Authors: Alexander G. Ororbia
- Abstract要約: 本稿では,神経生物学にインスパイアされた,あるいは動機付けられた人工ニューラルネットワークにおける信用割当を行うアルゴリズムについて検討する。
我々は、脳にインスパイアされた学習スキームを6つの一般的なファミリーにまとめ、これらを誤りのバックプロパゲーションの文脈で検討する。
本研究の成果は,神経ミメティックシステムとその構成的学習プロセスの今後の発展を促進することを目的としている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 65.268245109828
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this survey, we examine algorithms for conducting credit assignment in
artificial neural networks that are inspired or motivated by neurobiology.
These processes are unified under one possible taxonomy, which is constructed
based on how a learning algorithm answers a central question underpinning the
mechanisms of synaptic plasticity in complex adaptive neuronal systems: where
do the signals that drive the learning in individual elements of a network come
from and how are they produced? In this unified treatment, we organize the
ever-growing set of brain-inspired learning schemes into six general families
and consider these in the context of backpropagation of errors and its known
criticisms. The results of this review are meant to encourage future
developments in neuro-mimetic systems and their constituent learning processes,
wherein lies an important opportunity to build a strong bridge between machine
learning, computational neuroscience, and cognitive science.
- Abstract(参考訳): 本研究では,神経生物学にインスパイアされた,あるいは動機付けられた人工ニューラルネットワークにおける信用割当を行うアルゴリズムについて検討する。
これらのプロセスは1つの可能な分類法の下に統一され、複雑な適応ニューロン系におけるシナプス可塑性のメカニズムを基礎とする学習アルゴリズムの解法に基づいて構築される。
この統合処理では、脳にインスパイアされた学習スキームを6つの一般的なファミリーにまとめ、エラーのバックプロパゲーションとその既知の批判の文脈で検討する。
このレビューの結果は、ニューロミメティックシステムとその構成要素学習プロセスの将来の発展を促進することを目的としており、機械学習、計算神経科学、認知科学の強い橋渡しとなる重要な機会である。
関連論文リスト
- A Neuro-mimetic Realization of the Common Model of Cognition via Hebbian
Learning and Free Energy Minimization [55.11642177631929]
大規模なニューラル生成モデルは、意味的に豊富なテキストのパスを合成したり、複雑な画像を生成することができる。
我々はコモン・モデル・オブ・コグニティブ・ニューラル・ジェネレーティブ・システムについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-14T23:28:48Z) - Advanced Computing and Related Applications Leveraging Brain-inspired
Spiking Neural Networks [0.0]
スパイクニューラルネットワークは、脳に似たコンピューティングを実現する人工知能のコアの1つである。
本稿では,5つのニューロンモデルの強み,弱さ,適用性について要約し,5つのネットワークトポロジの特徴を解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-08T16:41:08Z) - Brain-inspired learning in artificial neural networks: a review [5.064447369892274]
人工ニューラルネットワークにおける脳にインスパイアされた学習表現について概説する。
これらのネットワークの能力を高めるために, シナプス可塑性などの生物学的に妥当な機構の統合について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-18T18:34:29Z) - A Study of Biologically Plausible Neural Network: The Role and
Interactions of Brain-Inspired Mechanisms in Continual Learning [13.041607703862724]
人間は絶えず変化する環境から情報を取得し、統合し、保持するのに優れていますが、人工ニューラルネットワーク(ANN)は破滅的な忘れ物を示します。
我々は、デイルの原理に従う排他的および抑制的ニューロンの集団を分離して構成する生物学的に妥当な枠組みを考察する。
次に,脳にインスパイアされた様々なメカニズムの役割と相互作用について包括的研究を行い,その内容は,疎密な非重複表現,ヘビアン学習,シナプス統合,学習イベントに伴う過去の活性化の再現などである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-13T16:34:12Z) - Constraints on the design of neuromorphic circuits set by the properties
of neural population codes [61.15277741147157]
脳内では、情報はコード化され、伝達され、行動を伝えるために使用される。
ニューロモルフィック回路は、脳内のニューロンの集団が使用するものと互換性のある方法で情報を符号化する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-08T15:16:04Z) - 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) - Neural population geometry: An approach for understanding biological and
artificial neural networks [3.4809730725241605]
生体および人工ニューラルネットワークの機能に関する洞察を提供する幾何学的アプローチの例を概観する。
神経集団幾何学は、生体と人工のニューラルネットワークにおける構造と機能の理解を統一する可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-14T18:10:34Z) - A multi-agent model for growing spiking neural networks [0.0]
このプロジェクトでは、学習メカニズムとして、スパイキングニューラルネットワークのニューロン間の接続を拡大するためのルールについて検討している。
シミュレーション環境での結果は、与えられたパラメータセットに対して、テストされた関数を再現するトポロジに到達可能であることを示した。
このプロジェクトはまた、モデルパラメーターに最適な値を得るために、遺伝的アルゴリズムのようなテクニックを使用するための扉を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-21T15:11:29Z) - Towards a Neural Model for Serial Order in Frontal Cortex: a Brain
Theory from Memory Development to Higher-Level Cognition [53.816853325427424]
そこで本研究では,未熟な前頭前野 (PFC) が側頭葉信号の階層的パターンを検出する主要な機能を利用していることを提案する。
我々の仮説では、PFCは順序パターンの形で時間的配列の階層構造を検出し、それらを脳の異なる部分で階層的に情報をインデックスするために利用する。
これにより、抽象的な知識を操作し、時間的に順序付けられた情報を計画するための言語対応の脳にツールを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-22T14:29:51Z) - A Developmental Neuro-Robotics Approach for Boosting the Recognition of
Handwritten Digits [91.3755431537592]
近年のエビデンスでは、子どもの体現戦略をシミュレーションすることで、マシンインテリジェンスも改善できることが示されている。
本稿では,発達神経ロボティクスの文脈における畳み込みニューラルネットワークモデルへの具体的戦略の適用について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-23T14:55:00Z)
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。