論文の概要: Web Neural Network with Complete DiGraphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04134v1
• Date: Sun, 7 Jan 2024 05:12:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 19:01:31.375172
• Title: Web Neural Network with Complete DiGraphs
• Title（参考訳）: 完全 DiGraph を用いた Web ニューラルネットワーク
• Authors: Frank Li
• Abstract要約: 現在のニューラルネットワークは、神経細胞、畳み込み、再発などの脳構造を曖昧に模倣する構造を持っている。 本稿では、ニューロン接続にサイクルを導入し、他のネットワーク層でよく見られるシーケンシャルな性質を除去することにより、新たな構造特性を付加する。 さらに、モデルには、ニューラルネットワークにインスパイアされた連続的な入力と出力があり、ネットワークは最終結果を返すのではなく、分類のプロセスを学ぶことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.2727500676707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a new neural network model that aims to mimic the biological brain more closely by structuring the network as a complete directed graph that processes continuous data for each timestep. Current neural networks have structures that vaguely mimic the brain structure, such as neurons, convolutions, and recurrence. The model proposed in this paper adds additional structural properties by introducing cycles into the neuron connections and removing the sequential nature commonly seen in other network layers. Furthermore, the model has continuous input and output, inspired by spiking neural networks, which allows the network to learn a process of classification, rather than simply returning the final result.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 時間ステップ毎に連続データを処理する完全有向グラフとしてネットワークを構造化することで, 生体脳をより密接に模倣することを目的とした新しいニューラルネットワークモデルを提案する。 現在のニューラルネットワークは、神経細胞、畳み込み、再発などの脳構造を曖昧に模倣する構造を持っている。 本稿では、ニューロン接続にサイクルを導入し、他のネットワーク層でよく見られるシーケンシャルな性質を除去することにより、新たな構造特性を付加する。 さらに、モデルには、ニューラルネットワークにインスパイアされた連続的な入力と出力があり、ネットワークは最終結果を返すのではなく、分類のプロセスを学ぶことができる。

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