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。
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