論文の概要: CHANI: Correlation-based Hawkes Aggregation of Neurons with bio-Inspiration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18828v1
- Date: Wed, 29 May 2024 07:17:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 18:28:55.387640
- Title: CHANI: Correlation-based Hawkes Aggregation of Neurons with bio-Inspiration
- Title（参考訳）: CHANI: 生体吸入によるニューロンの相関に基づくホークス凝集
- Authors: Sophie Jaffard, Samuel Vaiter, Patricia Reynaud-Bouret,
- Abstract要約: 本研究の目的は,生物学にインスパイアされたニューラルネットワークが,局所的な変換のみによって分類タスクを学習できることを数学的に証明することである。
我々は、ホークス過程によってニューロンの活動がモデル化されるCHANIというスパイクニューラルネットワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.26259898628108
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The present work aims at proving mathematically that a neural network inspired by biology can learn a classification task thanks to local transformations only. In this purpose, we propose a spiking neural network named CHANI (Correlation-based Hawkes Aggregation of Neurons with bio-Inspiration), whose neurons activity is modeled by Hawkes processes. Synaptic weights are updated thanks to an expert aggregation algorithm, providing a local and simple learning rule. We were able to prove that our network can learn on average and asymptotically. Moreover, we demonstrated that it automatically produces neuronal assemblies in the sense that the network can encode several classes and that a same neuron in the intermediate layers might be activated by more than one class, and we provided numerical simulations on synthetic dataset. This theoretical approach contrasts with the traditional empirical validation of biologically inspired networks and paves the way for understanding how local learning rules enable neurons to form assemblies able to represent complex concepts.
- Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,生物学にインスパイアされたニューラルネットワークが,局所的な変換のみによって分類タスクを学習できることを数学的に証明することである。
そこで本研究では,CHANI(Correlation-based Hawkes Aggregation of Neurons with Bio-Inspiration)と呼ばれるスパイキングニューラルネットワークを提案する。
シナプス重みはエキスパートアグリゲーションアルゴリズムによって更新され、局所的で単純な学習ルールを提供する。
ネットワークが平均的かつ漸近的に学習できることを証明することができたのです。
さらに、ネットワークが複数のクラスをエンコードし、中間層内の同じニューロンを複数のクラスで活性化できるという意味で、神経集合を自動生成することを示し、合成データセット上で数値シミュレーションを行った。
この理論的なアプローチは、生物学的にインスパイアされたネットワークの従来の実証的な検証とは対照的であり、局所的な学習規則によって神経細胞が複雑な概念を表現できるアセンブリを形成する方法を理解するための道を開く。
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