論文の概要: Role of Delay in Brain Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11384v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 08:22:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:01:21.892606
• Title: Role of Delay in Brain Dynamics
• Title（参考訳）: 脳のダイナミクスにおける遅延の役割
• Authors: Yuval Meir, Ofek Tevet, Yarden Tzach, Shiri Hodassman, Ido Kanter,
• Abstract要約: 本研究では,このデメリットを,連続層間の複数遅延と1つの出力を持つネットワークを用いて,計算上の優位性に変換できることを実証する。 脳ダイナミクス(RoDiB)モデルにおける遅延の役割は、分類されたラベルの数の増加を学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Significant variations of delays among connecting neurons cause an inevitable disadvantage of asynchronous brain dynamics compared to synchronous deep learning. However, this study demonstrates that this disadvantage can be converted into a computational advantage using a network with a single output and M multiple delays between successive layers, thereby generating a polynomial time-series outputs with M. The proposed role of delay in brain dynamics (RoDiB) model, is capable of learning increasing number of classified labels using a fixed architecture, and overcomes the inflexibility of the brain to update the learning architecture using additional neurons and connections. Moreover, the achievable accuracies of the RoDiB system are comparable with those of its counterpart tunable single delay architectures with M outputs. Further, the accuracies are significantly enhanced when the number of output labels exceeds its fully connected input size. The results are mainly obtained using simulations of VGG-6 on CIFAR datasets and also include multiple label inputs. However, currently only a small fraction of the abundant number of RoDiB outputs is utilized, thereby suggesting its potential for advanced computational power yet to be discovered.
• Abstract（参考訳）: 連結ニューロン間の遅延の顕著な変化は、同期深層学習と比較して、非同期脳波の必然的不利を引き起こす。 しかし,本研究では,このデメリットを,単一の出力と連続層間の多重遅延を持つネットワークを用いて計算上の優位性に変換できることを示す。これにより,Mを用いて多項式時系列出力を生成することができる。脳力学モデルにおける遅延の役割は,固定アーキテクチャを用いて分類ラベルの増加を学習し,付加ニューロンと接続を用いて学習アーキテクチャを更新する脳の柔軟性を克服することができる。 さらに、RoDiBシステムの達成可能な精度は、M出力のチューナブル単一遅延アーキテクチャと同等である。 さらに、出力ラベルの数が完全に接続された入力サイズを超えると、精度が大幅に向上する。 その結果、主にCIFARデータセット上のVGG-6のシミュレーションを用いて得られ、複数のラベル入力も含んでいる。 しかし、現在では大量のRoDiB出力のごく一部しか利用されていないため、まだ発見されていない高度な計算能力の可能性を示唆している。

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