論文の概要: Toward Neuromic Computing: Neurons as Autoencoders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02331v4
- Date: Thu, 25 Apr 2024 16:01:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 20:58:26.817345
- Title: Toward Neuromic Computing: Neurons as Autoencoders
- Title(参考訳): 神経コンピューティングへ向けて - オートエンコーダとしてのニューロン
- Authors: Larry Bull,
- Abstract要約: 本稿では、神経バックプロパゲーションが樹状突起処理を用いて、個々のニューロンが自己エンコーディングを行うことを可能にするという考えを述べる。
非常に単純な接続重み探索と人工ニューラルネットワークモデルを用いて、フィードフォワードネットワークの隠蔽層における各ニューロンに対する自己エンコーディングのインターリーブ効果について検討した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This short paper presents the idea that neural backpropagation is using dendritic processing to enable individual neurons to perform autoencoding. Using a very simple connection weight search heuristic and artificial neural network model, the effects of interleaving autoencoding for each neuron in a hidden layer of a feedforward network are explored. This is contrasted to the standard layered approach to autoencoding. It is shown that such individualised processing is not detrimental and can improve network learning.
- Abstract(参考訳): 本稿では、神経バックプロパゲーションが樹状突起処理を用いて、個々のニューロンが自己エンコーディングを行うことを可能にするという考えを述べる。
非常に単純な接続重み探索ヒューリスティックおよび人工ニューラルネットワークモデルを用いて、フィードフォワードネットワークの隠蔽層における各ニューロンに対する自己エンコーディングのインターリーブ効果について検討した。
これは、オートエンコーディングの標準的な階層化アプローチとは対照的である。
このような個別化処理は有害ではなく、ネットワーク学習を改善することができる。
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