論文の概要: Manifold Learning via Memory and Context
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09488v1
- Date: Fri, 17 May 2024 17:06:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-07-22 13:38:25.588299
- Title: Manifold Learning via Memory and Context
- Title（参考訳）: メモリとコンテキストによるマニフォールド学習
- Authors: Xin Li,
- Abstract要約: 本稿では,メモリとコンテキストを用いた多様体学習へのナビゲーションに基づくアプローチを提案する。
我々のアプローチは、感覚運動学習の潜在領域におけるナビゲーティングと解釈できるため、ナビゲーションベースと命名する。
本稿では,脳神経系におけるエピソード記憶とセマンティック記憶によるナビゲーション学習の生物学的実装について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.234742752529437
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Given a memory with infinite capacity, can we solve the learning problem? Apparently, nature has solved this problem as evidenced by the evolution of mammalian brains. Inspired by the organizational principles underlying hippocampal-neocortical systems, we present a navigation-based approach to manifold learning using memory and context. The key insight is to navigate on the manifold and memorize the positions of each route as inductive/design bias of direct-fit-to-nature. We name it navigation-based because our approach can be interpreted as navigating in the latent space of sensorimotor learning via memory (local maps) and context (global indexing). The indexing to the library of local maps within global coordinates is collected by an associative memory serving as the librarian, which mimics the coupling between the hippocampus and the neocortex. In addition to breaking from the notorious bias-variance dilemma and the curse of dimensionality, we discuss the biological implementation of our navigation-based learning by episodic and semantic memories in neural systems. The energy efficiency of navigation-based learning makes it suitable for hardware implementation on non-von Neumann architectures, such as the emerging in-memory computing paradigm, including spiking neural networks and memristor neural networks.
- Abstract（参考訳）: 無限容量のメモリを考えると、学習問題は解決できるだろうか?
どうやら自然は、哺乳類の脳の進化によって証明されたように、この問題を解決したようだ。
海馬-大脳皮質系の基礎となる組織原理に着想を得て,記憶と文脈を用いた多様体学習へのナビゲーションに基づくアプローチを提案する。
重要な洞察は、多様体上をナビゲートし、各ルートの位置を直フィット・ツー・ナチュアの帰納的/設計バイアスとして記憶することである。
我々のアプローチは、メモリ(ローカルマップ)とコンテキスト(グローバルインデックス)を介して、感覚運動学習の潜在空間をナビゲートするものとして解釈できるため、ナビゲーションベースと命名する。
グローバル座標内の局所地図のライブラリーへのインデックス化は、海馬と新皮質の結合を模倣する司書としての連想記憶によって収集される。
偏差ジレンマと次元の呪いから脱却することに加え、我々は神経系におけるエピソード記憶とセマンティック記憶によるナビゲーションに基づく学習の生物学的実装について議論する。
ナビゲーションベースの学習のエネルギー効率は、スパイクニューラルネットワークやメムリスタニューラルネットワークなど、新たなインメモリコンピューティングパラダイムのような、非ヴォンニューマンアーキテクチャのハードウェア実装に適している。
関連論文リスト
- CTRLS: Chain-of-Thought Reasoning via Latent State-Transition [57.51370433303236]
チェーン・オブ・シント(CoT)推論は、大規模な言語モデルで複雑な問題を解釈可能な中間ステップに分解することを可能にする。
我々は,遅延状態遷移を伴うマルコフ決定プロセス(MDP)としてCoT推論を定式化するフレームワークであるgroundingSを紹介する。
我々は、ベンチマーク推論タスクにおける推論精度、多様性、探索効率の改善を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-10T21:32:18Z) - Bayesian Evolutionary Swarm Architecture: A Formal Epistemic System Grounded in Truth-Based Competition [0.0]
本稿では,構造化競争と信念修正を通じて進化する確率的エージェントからなる人工知能システムのための数学的に厳密な枠組みを紹介する。
このシステムは、真理を進化的誘引者として確立し、検証可能な知識は計算可能で自己制御可能な群の中で敵の圧力から生じることを証明している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-23T23:27:44Z) - Modal Logic for Stratified Becoming: Actualization Beyond Possible Worlds [55.2480439325792]
本稿では,階層化現実化の考え方に基づくモーダル論理の新しいフレームワークを開発する。
伝統的なクリプキ意味論は、モーダル作用素を完全決定的な選択肢に対する定量化として扱う。
本稿では,モダリティをオントロジ的安定性のレベルによってインデクシングするSAL(Stratetified Actualization Logic)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-12T18:35:01Z) - Dynamic Programming Techniques for Enhancing Cognitive Representation in Knowledge Tracing [125.75923987618977]
認知表現動的プログラミングに基づく知識追跡(CRDP-KT)モデルを提案する。
質問の難易度とそれらの間の性能間隔に基づいて認知表現を最適化する動的プログラミングアルゴリズムである。
これは、その後のモデルトレーニングのためにより正確で体系的な入力機能を提供し、それによって認知状態のシミュレーションにおける歪みを最小限にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-03T14:44:48Z) - Semi-parametric Memory Consolidation: Towards Brain-like Deep Continual Learning [59.35015431695172]
本稿では,半パラメトリックメモリと覚醒・睡眠統合機構を統合したバイオミメティック連続学習フレームワークを提案する。
提案手法は,実世界の挑戦的連続学習シナリオにおいて,先行知識を維持しつつ,新しいタスクにおけるディープニューラルネットワークの高性能維持を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-20T19:53:13Z) - Self-Organizing Graph Reasoning Evolves into a Critical State for Continuous Discovery Through Structural-Semantic Dynamics [0.0]
エージェントグラフ推論システムは,連続的な意味的発見を持続する臨界状態に向かって自然に進化することを示す。
意味的エントロピーが構造的エントロピーよりも支配的な微妙で頑健な体制を同定する。
本研究は,工学的知能システムにおいて,長期的発見と適応のための本質的な能力を持つ実践的戦略を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-24T16:30:37Z) - From Understanding the World to Intervening in It: A Unified Multi-Scale Framework for Embodied Cognition [0.0]
マルチスケールなエラーフィードバックによって知覚、記憶、意思決定をシームレスに統合する認識を具現化するための適応統合知識・行動知能システムであるAUKAIを提案する。
本稿では,ニューラルネットワークの強みを象徴的推論モジュールと組み合わせ,解釈可能性と堅牢性を向上させるハイブリッド実装を提案する。
我々は,ロボットナビゲーションと障害物回避の詳細な応用を通じて,AUKAIの可能性を実証し,シミュレーション環境と実環境の両方において,その有効性を検証するための総合的な実験計画を概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-02T04:43:08Z) - Sequential Representation Learning via Static-Dynamic Conditional Disentanglement [58.19137637859017]
本稿では,ビデオ中の時間非依存要因と時間変化要因を分離することに着目し,逐次的データ内での自己教師付き不整合表現学習について検討する。
本稿では,静的/動的変数間の因果関係を明示的に考慮し,それらの因子間の通常の独立性仮定を破る新しいモデルを提案する。
実験により、提案手法は、シーンのダイナミックスが内容に影響されるシナリオにおいて、従来の複雑な最先端技術よりも優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-10T17:04:39Z) - Closing the Loop: How Semantic Closure Enables Open-Ended Evolution [0.5755004576310334]
この写本は意味的クロージャの進化的出現を探求している。
関係生物学、物理生物疫学、生態心理学の概念を統一的な計算行動論の枠組みに統合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-05T19:35:38Z) - Multi-Modal Cognitive Maps based on Neural Networks trained on Successor
Representations [3.4916237834391874]
認知地図(Cognitive map)は、脳が記憶を効率的に整理し、そこからコンテキストを取り出す方法に関する概念である。
そこで我々は,細胞動態と認知地図表現をモデル化可能な後続表現を用いたマルチモーダルニューラルネットワークを構築した。
ネットワークは、新しい入力とトレーニングデータベースの類似性を学習し、認知地図の表現を成功させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-22T12:44:15Z) - Bio-inspired computational memory model of the Hippocampus: an approach
to a neuromorphic spike-based Content-Addressable Memory [0.0]
本稿では,海馬CA3領域をベースとしたバイオインスパイアされたスパイキングコンテンツ適応型メモリモデルを提案する。
機能, ストレス, 適用性テストに基づく一連の実験を行い, 正しい機能を示すことができた。
本研究は,完全機能型バイオインスパイアされた海馬内容適応型メモリモデルの最初のハードウェア実装を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-09T17:05:23Z) - A Semantic Approach to Decidability in Epistemic Planning (Extended
Version) [72.77805489645604]
我々は決定可能性を達成するために新しい意味論的アプローチを用いる。
具体的には、知識の論理S5$_n$と(知識)可換性と呼ばれる相互作用公理を拡大する。
我々は,本フレームワークが,独立した知識である共通知識の有限的非固定点的特徴を認めていることを証明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-28T11:26:26Z) - Bio-inspired spike-based Hippocampus and Posterior Parietal Cortex
models for robot navigation and environment pseudo-mapping [52.77024349608834]
本研究はスパイクに基づくロボットナビゲーションと環境擬似マッピングシステムを提案する。
海馬は環境状態マップの表現を担い、PPCは局所的な意思決定を担当している。
これはバイオインスパイアされた海馬記憶に基づく動的学習を用いた環境擬似マッピングシステムの最初の実装である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-22T10:20:34Z) - On Broken Symmetry in Cognition [5.234742752529437]
この論文は、認知進化と発達は対称性を破る遷移によって展開すると主張している。
第一に、空間対称性は、両側のボディプランとグリッドやプレースセルのような神経コードによって破られる。
第三に、ゴール指向シミュレーションは内部の自己モデルと外部世界の対称性を破る。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-07T19:48:13Z) - Emergence of Maps in the Memories of Blind Navigation Agents [68.41901534985575]
動物ナビゲーション研究は、生物が環境の空間的表現(地図)を構築、維持する、という仮説を定めている。
私たちはマシン、具体的には人工知能(AI)ナビゲーションエージェントが、暗黙の(あるいは「メンタル」な)マップを構築しているかどうか尋ねる。
動物ナビゲーションとは異なり、エージェントの知覚システムを司法的に設計し、学習パラダイムを制御して代替ナビゲーション機構を無効化することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-30T20:09:39Z) - Navigating to Objects in the Real World [76.1517654037993]
本稿では,古典的,モジュール的,エンド・ツー・エンドの学習手法と比較した,意味的視覚ナビゲーション手法に関する大規模な実証的研究について述べる。
モジュラー学習は実世界ではうまく機能し、90%の成功率に達しています。
対照的に、エンド・ツー・エンドの学習は、シミュレーションと現実の間の画像領域の差が大きいため、77%のシミュレーションから23%の実際の成功率へと低下する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-02T01:10:47Z) - A bio-inspired implementation of a sparse-learning spike-based
hippocampus memory model [0.0]
本研究では,海馬に基づくバイオインスパイアされた新しい記憶モデルを提案する。
記憶を覚えたり、キューから思い出したり、同じキューで他の人を学ぼうとする時の記憶を忘れたりできる。
この研究は、完全に機能するバイオインスパイアされたスパイクベースの海馬記憶モデルの最初のハードウェア実装を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-10T07:48:29Z) - Memory-enriched computation and learning in spiking neural networks
through Hebbian plasticity [9.453554184019108]
ヘビアン可塑性は生物学的記憶において重要な役割を担っていると考えられている。
本稿では,ヘビーンのシナプス可塑性に富む新しいスパイクニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
ヘビーンの豊かさは、ニューラルネットワークの計算能力と学習能力の点で驚くほど多彩であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-23T12:48:37Z) - Pin the Memory: Learning to Generalize Semantic Segmentation [68.367763672095]
本稿ではメタラーニングフレームワークに基づくセマンティックセグメンテーションのための新しいメモリ誘導ドメイン一般化手法を提案する。
本手法は,セマンティッククラスの概念的知識を,ドメインを超えて一定であるカテゴリ記憶に抽象化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-07T17:34:01Z) - Active Inference in Robotics and Artificial Agents: Survey and
Challenges [51.29077770446286]
我々は、状態推定、制御、計画、学習のためのアクティブ推論の最先端理論と実装についてレビューする。
本稿では、適応性、一般化性、堅牢性の観点から、その可能性を示す関連する実験を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-03T12:10:26Z) - Can the brain use waves to solve planning problems? [62.997667081978825]
このような課題を解くニューラルネットワークモデルを提案する。
このモデルは、哺乳類の新皮質と海馬に関する幅広い実験的な発見と互換性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-11T11:07:05Z) - Memory and attention in deep learning [19.70919701635945]
マシンのメモリ構成は避けられない。
ディープラーニングにおけるメモリモデリングの最近の進歩は、外部メモリ構築を中心に展開されている。
この論文の目的は、深層学習における記憶と注意に対する理解を深めることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-03T09:21:13Z) - Towards a Neural Model for Serial Order in Frontal Cortex: a Brain
Theory from Memory Development to Higher-Level Cognition [53.816853325427424]
そこで本研究では,未熟な前頭前野 (PFC) が側頭葉信号の階層的パターンを検出する主要な機能を利用していることを提案する。
我々の仮説では、PFCは順序パターンの形で時間的配列の階層構造を検出し、それらを脳の異なる部分で階層的に情報をインデックスするために利用する。
これにより、抽象的な知識を操作し、時間的に順序付けられた情報を計画するための言語対応の脳にツールを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-22T14:29:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。