Fugu-MT 論文翻訳(概要): Toward Neuromic Computing: Neurons as Autoencoders

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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