論文の概要: How Initial Connectivity Shapes Biologically Plausible Learning in Recurrent Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11164v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 00:11:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:35.538573
• Title: How Initial Connectivity Shapes Biologically Plausible Learning in Recurrent Neural Networks
• Title（参考訳）: リカレントニューラルネットワークにおける初期接続性がどのように生物学的にプラウザブルな学習を形作るか
• Authors: Weixuan Liu, Xinyue Zhang, Yuhan Helena Liu,
• Abstract要約: リカレントニューラルネットワーク(RNN)の学習における初期接続性の影響について検討した。 その結果,初歩重みは生物学的に妥当な学習規則の学習性能に著しく影響を及ぼすことがわかった。 我々は,リアプノフ指数を正規化する最近提案された勾配フロス法を生物学的に妥当な学習に拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.696996963267851
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The impact of initial connectivity on learning has been extensively studied in the context of backpropagation-based gradient descent, but it remains largely underexplored in biologically plausible learning settings. Focusing on recurrent neural networks (RNNs), we found that the initial weight magnitude significantly influences the learning performance of biologically plausible learning rules in a similar manner to its previously observed effect on training via backpropagation through time (BPTT). By examining the maximum Lyapunov exponent before and after training, we uncovered the greater demands that certain initialization schemes place on training to achieve desired information propagation properties. Consequently, we extended the recently proposed gradient flossing method, which regularizes the Lyapunov exponents, to biologically plausible learning and observed an improvement in learning performance. To our knowledge, we are the first to examine the impact of initialization on biologically plausible learning rules for RNNs and to subsequently propose a biologically plausible remedy. Such an investigation could lead to predictions about the influence of initial connectivity on learning dynamics and performance, as well as guide neuromorphic design.
• Abstract（参考訳）: 初期の接続性が学習に与える影響は、バックプロパゲーションに基づく勾配降下の文脈で広く研究されてきたが、生物学的に実証可能な学習環境では、ほとんど探索されていない。 リカレントニューラルネットワーク(RNN)に着目した結果,初歩重みが生物学的に妥当な学習規則の学習性能に有意な影響を及ぼすことがわかった。 学習前後のラプノフ指数の最大値を調べることで,所望の情報伝達特性を達成するための訓練において,特定の初期化スキームが成立するというより大きな要求を明らかにすることができた。 その結果,リアプノフ指数を正則化した最近提案された勾配フロス法を生物学的に妥当な学習に拡張し,学習性能の向上を観察した。 本研究は, RNNにおける初期化が生物学的に妥当な学習ルールに与える影響を初めて検討し, その後, 生物学的に妥当な治療法を提案する。 このような調査は、初期接続が学習力学と性能に与える影響や、神経形設計のガイドにつながる可能性がある。

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