論文の概要: Brain-Inspired AI with Hyperbolic Geometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12990v2
• Date: Mon, 06 Jan 2025 10:15:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:02:36.714986
• Title: Brain-Inspired AI with Hyperbolic Geometry
• Title（参考訳）: 双曲型幾何学を用いた脳誘発AI
• Authors: Alexander Joseph, Nathan Francis, Meijke Balay,
• Abstract要約: 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。 その初期の採用にもかかわらず、双曲幾何学は、脳にインスパイアされた幾何学的表現を通じて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:
• Abstract: Artificial neural networks (ANNs) 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, in this perspective paper we posit that an increase in the research and application of hyperbolic geometry in ANNs and machine learning will lead to increased accuracy, improved feature space representations and more efficient models across a range of tasks. We examine the structure and functions of the human brain, emphasising the correspondence between its scale-free hierarchical organization and hyperbolic geometry, and reflecting on the central role hyperbolic geometry plays in facilitating 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 through brain-inspired geometric representations.
• Abstract（参考訳）: 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。 脳の潜伏幾何学の研究に触発されて、この視点の論文では、ANNにおける双曲幾何学の研究と応用の増大が、精度の向上、特徴空間表現の改善、様々なタスクにおけるより効率的なモデルの実現につながることを示唆している。 我々は,ヒト脳の構造と機能について検討し,そのスケールのない階層構造と双曲幾何学の対応を強調し,人間の知性を促進する上で,双曲幾何学が果たす中心的な役割を反映した。 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。 その初期の採用にもかかわらず、双曲幾何学は、脳にインスパイアされた幾何学的表現を通じて機械学習モデルを改善することを約束している。

関連論文リスト

• Brain-like Functional Organization within Large Language Models [58.93629121400745]
  人間の脳は長い間人工知能(AI)の追求にインスピレーションを与えてきた 最近のニューロイメージング研究は、人工ニューラルネットワーク(ANN)の計算的表現と、人間の脳の刺激に対する神経反応との整合性の説得力のある証拠を提供する。 本研究では、人工ニューロンのサブグループと機能的脳ネットワーク(FBN)を直接結合することで、このギャップを埋める。 このフレームワークはANサブグループをFBNにリンクし、大きな言語モデル(LLM)内で脳に似た機能的組織を記述できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T13:15:17Z)
• Enhancing learning in spiking neural networks through neuronal heterogeneity and neuromodulatory signaling [52.06722364186432]
  人工ニューラルネットワーク(ANN)の強化のための生物学的インフォームドフレームワークを提案する。 提案したデュアルフレームアプローチは、多様なスパイキング動作をエミュレートするためのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)の可能性を強調している。 提案手法は脳にインスパイアされたコンパートメントモデルとタスク駆動型SNN, バイオインスピレーション, 複雑性を統合している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T14:11:28Z)
• Human-Like Geometric Abstraction in Large Pre-trained Neural Networks [6.650735854030166]
  幾何学的視覚処理の認知科学における経験的結果を再考する。 幾何学的視覚処理における3つの重要なバイアスを同定する。 我々は、人間のバイアスを調査する文献からタスクをテストし、AIで使用される大規模なトレーニング済みニューラルネットワークモデルにより、より人間的な抽象幾何学的処理が示されることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T17:59:46Z)
• Achieving More Human Brain-Like Vision via Human EEG Representational Alignment [1.811217832697894]
  非侵襲脳波に基づく人間の脳活動に対応する視覚モデル「Re(presentational)Al(ignment)net」を提案する。 我々の革新的な画像から脳への多層符号化フレームワークは、複数のモデル層を最適化することにより、人間の神経のアライメントを向上する。 我々の発見は、ReAlnetが人工と人間の視覚のギャップを埋め、より脳に似た人工知能システムへの道を歩むブレークスルーを表していることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T18:18:41Z)
• Brain Networks and Intelligence: A Graph Neural Network Based Approach to Resting State fMRI Data [2.193937336601403]
  本稿では,rsfMRIによる接続行列上のグラフニューラルネットワークを用いて,インテリジェンス(流動性,結晶化,全知能)を予測するBrainRGINという新しいモデリングアーキテクチャを提案する。 本手法では,脳のサブネットワーク組織の性質を反映するグラフ畳み込み層に,クラスタリングに基づく埋め込みとグラフ同型ネットワークを組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-06T20:58:07Z)
• Functional2Structural: Cross-Modality Brain Networks Representation Learning [55.24969686433101]
  脳ネットワーク上のグラフマイニングは、臨床表現型および神経変性疾患のための新しいバイオマーカーの発見を促進する可能性がある。 本稿では,Deep Signed Brain Networks (DSBN) と呼ばれる新しいグラフ学習フレームワークを提案する。 臨床表現型および神経変性疾患予測の枠組みを,2つの独立した公開データセットを用いて検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-06T03:45:36Z)
• CogNGen: Constructing the Kernel of a Hyperdimensional Predictive Processing Cognitive Architecture [79.07468367923619]
  神経生物学的に妥当な2つの計算モデルを組み合わせた新しい認知アーキテクチャを提案する。 我々は、現代の機械学習技術の力を持つ認知アーキテクチャを開発することを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-31T04:44:28Z)
• A brain basis of dynamical intelligence for AI and computational neuroscience [0.0]
  より多くの脳のような能力は、新しい理論、モデル、および人工学習システムを設計する方法を要求するかもしれない。 本稿は,第6回US/NIH BRAIN Initiative Investigators Meetingにおける動的神経科学と機械学習に関するシンポジウムに触発されたものです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-15T19:49:32Z)
• Neural population geometry: An approach for understanding biological and artificial neural networks [3.4809730725241605]
  生体および人工ニューラルネットワークの機能に関する洞察を提供する幾何学的アプローチの例を概観する。 神経集団幾何学は、生体と人工のニューラルネットワークにおける構造と機能の理解を統一する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-14T18:10:34Z)
• Hyperbolic Neural Networks++ [66.16106727715061]
  ニューラルネットワークの基本成分を1つの双曲幾何モデル、すなわちポアンカーの球モデルで一般化する。 実験により, 従来の双曲成分と比較してパラメータ効率が優れ, ユークリッド成分よりも安定性と性能が優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T08:23:20Z)

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。