論文の概要: Nature-Inspired Local Propagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05959v1
• Date: Sun, 4 Feb 2024 21:43:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-18 14:21:19.614450
• Title: Nature-Inspired Local Propagation
• Title（参考訳）: 自然に触発された地域伝播
• Authors: Alessandro Betti, Marco Gori
• Abstract要約: 自然学習プロセスは、データの表現と学習が局所性を尊重するような方法で交わされるメカニズムに依存している。 ハミルトン方程式の構造を導出した「学習の法則」のアルゴリズム的解釈は、伝播の速度が無限大になるときにバックプロパゲーションに還元されることを示す。 これにより、バックプロパゲーションと提案されたローカルアルゴリズムの置き換えに基づく完全なオンライン情報に基づく機械学習への扉が開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.63385571967267
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The spectacular results achieved in machine learning, including the recent advances in generative AI, rely on large data collections. On the opposite, intelligent processes in nature arises without the need for such collections, but simply by online processing of the environmental information. In particular, natural learning processes rely on mechanisms where data representation and learning are intertwined in such a way to respect spatiotemporal locality. This paper shows that such a feature arises from a pre-algorithmic view of learning that is inspired by related studies in Theoretical Physics. We show that the algorithmic interpretation of the derived "laws of learning", which takes the structure of Hamiltonian equations, reduces to Backpropagation when the speed of propagation goes to infinity. This opens the doors to machine learning studies based on full on-line information processing that are based the replacement of Backpropagation with the proposed spatiotemporal local algorithm.
• Abstract（参考訳）: 最近のジェネレーティブAIの進歩を含む機械学習における素晴らしい成果は、大規模なデータ収集に依存している。 逆に、自然界におけるインテリジェントなプロセスは、そのようなコレクションを必要とせず、単に環境情報のオンライン処理によって生じる。 特に、自然学習プロセスは、時空間的局所性を尊重する方法でデータ表現と学習が相互に絡み合うメカニズムに依存している。 本稿では,理論物理学の関連研究に触発された学習のアルゴリズム的前観から,このような特徴が生じることを示す。 ハミルトン方程式の構造を導出した「学習の法則」のアルゴリズム的解釈は、伝播の速度が無限大になるときにバックプロパゲーションに還元されることを示す。 これにより、バックプロパゲーションと提案した時空間局所アルゴリズムの置き換えに基づくオンライン情報処理に基づく機械学習研究への扉を開く。

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