論文の概要: Hyperbolic Brain Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12990v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 19:58:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 12:25:44.112829
• Title: Hyperbolic Brain Representations
• Title（参考訳）: 双曲型脳表現
• Authors: Alexander Joseph, Nathan Francis, Meijke Balay,
• Abstract要約: 人間の脳の構造と機能を見て、脳の階層的性質と双曲幾何学の整合性を強調します。 経験的証拠は、双曲型ニューラルネットワークが自然言語処理、コンピュータビジョン、複雑なネットワーク分析を含むタスクにおいてユークリッドモデルを上回っていることを示している。 初期の採用にもかかわらず、双曲幾何学は機械学習モデルを改善することを約束している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial neural networks (ANN) were inspired by the architecture and functions of the human brain and have revolutionised the field of artificial intelligence (AI). Inspired by studies on the latent geometry of the brain we posit that an increase in the research and application of hyperbolic geometry in machine learning will lead to increased accuracy, improved feature space representations and more efficient models across a range of tasks. We look at the structure and functions of the human brain, highlighting the alignment between the brain's hierarchical nature and hyperbolic geometry. By examining the brain's complex network of neuron connections and its cognitive processes, we illustrate how hyperbolic geometry plays a pivotal role in human intelligence. Empirical evidence indicates that hyperbolic neural networks outperform Euclidean models for tasks including natural language processing, computer vision and complex network analysis, requiring fewer parameters and exhibiting better generalisation. Despite its nascent adoption, hyperbolic geometry holds promise for improving machine learning models and advancing the field toward AGI.
• Abstract（参考訳）: 人工ニューラルネットワーク(ANN)は人間の脳のアーキテクチャと機能にインスパイアされ、人工知能(AI)の分野に革命をもたらした。 機械学習における双曲幾何学の研究と応用の増大は、脳の潜伏幾何学の研究に触発され、精度の向上、特徴空間表現の改善、タスクの範囲におけるより効率的なモデルの改善につながると仮定する。 人間の脳の構造と機能を見て、脳の階層的性質と双曲幾何学の整合性を強調します。 脳の複雑なニューロンのネットワークとその認知過程を調べることで、双曲的幾何学が人間の知性においてどのように重要な役割を担っているかを説明する。 経験的証拠は、双曲型ニューラルネットワークが自然言語処理、コンピュータビジョン、複雑なネットワーク分析などのタスクにおいてユークリッドモデルを上回っ、パラメータを少なくし、より良い一般化を示すことを示している。 初期の採用にもかかわらず、双曲幾何学は機械学習モデルの改善とAGIに向けた分野の前進を約束している。

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