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。

関連論文リスト

• MVICAD2: Multi-View Independent Component Analysis with Delays and Dilations [61.59658203704757]
  本稿では,時間的遅延と拡張の両面において,被験者間でソースを異にするMVICAD(Multi-View Independent Component Analysis with Delays and Dilations)を提案する。 本稿では, 正則化と最適化手法を用いて, 性能向上を図るため, 正則化と最適化手法を用いて, その可能性の近似を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-13T15:47:02Z)
• Neuromorphic Wireless Split Computing with Multi-Level Spikes [69.73249913506042]
  ニューロモルフィックコンピューティングは、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を使用して推論タスクを実行する。 スパイクニューロン間で交換される各スパイクに小さなペイロードを埋め込むことで、エネルギー消費を増大させることなく推論精度を高めることができる。 分割コンピューティング — SNNを2つのデバイスに分割する — は、有望なソリューションだ。 本稿では,マルチレベルSNNを用いたニューロモルフィック無線分割コンピューティングアーキテクチャの総合的研究について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T14:08:35Z)
• Online Multi-modal Root Cause Analysis [61.94987309148539]
  ルート原因分析(RCA)は、マイクロサービスシステムにおける障害の根本原因の特定に不可欠である。 既存のオンラインRCAメソッドは、マルチモーダルシステムにおける複雑な相互作用を見渡す単一モーダルデータのみを処理する。 OCEANは、根本原因の局在化のための新しいオンラインマルチモーダル因果構造学習手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-13T21:47:36Z)
• PMSN: A Parallel Multi-compartment Spiking Neuron for Multi-scale Temporal Processing [22.1268533721837]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、脳にインスパイアされたエネルギー効率の高い計算システムを実現する大きな可能性を秘めている。 PMSN(Parallel Multi-compartment Spiking Neuron)と呼ばれる新しいスパイキングニューロンモデルを提案する。 PMSNは、複数の相互作用するサブ構造を組み込んで生物学的ニューロンをエミュレートし、サブ構造数の柔軟な調整を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T09:47:46Z)
• Resistive Memory-based Neural Differential Equation Solver for Score-based Diffusion Model [55.116403765330084]
  スコアベースの拡散のような現在のAIGC法は、迅速性と効率性の点で依然として不足している。 スコアベース拡散のための時間連続型およびアナログ型インメモリ型ニューラル微分方程式解法を提案する。 我々は180nmの抵抗型メモリインメモリ・コンピューティング・マクロを用いて,我々の解を実験的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T16:34:35Z)
• B-LSTM-MIONet: Bayesian LSTM-based Neural Operators for Learning the Response of Complex Dynamical Systems to Length-Variant Multiple Input Functions [6.75867828529733]
  マルチインプットディープニューラル演算子(MIONet)は、異なるバナッハ空間における複数の入力関数を可能にするためにDeepONetを拡張した。 MIONetは、出力位置の制約なしにデータセットグリッド間隔をトレーニングする柔軟性を提供する。 この作業はMIONetを再設計し、Long Short Term Memory(LSTM)を統合して、時間依存のデータからニューラル演算子を学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T04:58:17Z)
• Delayed Memory Unit: Modelling Temporal Dependency Through Delay Gate [16.4160685571157]
  リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、時間的依存をモデル化する能力で広く認識されている。 本稿では、ゲートRNNのための新しい遅延メモリユニット(DMU)を提案する。 DMUは遅延線構造と遅延ゲートをバニラRNNに組み込み、時間的相互作用を高め、時間的信用割り当てを容易にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T14:29:48Z)
• The Expressive Leaky Memory Neuron: an Efficient and Expressive Phenomenological Neuron Model Can Solve Long-Horizon Tasks [64.08042492426992]
  本稿では,脳皮質ニューロンの生物学的モデルであるExpressive Memory(ELM)ニューロンモデルを紹介する。 ELMニューロンは、上記の入力-出力関係を1万以下のトレーニング可能なパラメータと正確に一致させることができる。 本稿では,Long Range Arena(LRA)データセットなど,時間構造を必要とするタスクで評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T13:34:13Z)
• Axonal Delay As a Short-Term Memory for Feed Forward Deep Spiking Neural Networks [3.985532502580783]
  近年の研究では、学習過程において神経細胞の時間遅延が重要な役割を担っていることが判明している。 スパイクの正確なタイミングを設定することは、SNNにおける時間情報の伝達過程を理解し改善するための有望な方向である。 本稿では,教師付き学習に時間遅延を統合することの有効性を検証するとともに,短期記憶による軸索遅延を変調するモジュールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-20T16:56:42Z)
• Incremental Training of a Recurrent Neural Network Exploiting a Multi-Scale Dynamic Memory [79.42778415729475]
  本稿では,マルチスケール学習を対象とする,漸進的に訓練された再帰的アーキテクチャを提案する。 隠れた状態を異なるモジュールに分割することで、シンプルなRNNのアーキテクチャを拡張する方法を示す。 新しいモジュールがモデルに反復的に追加され、徐々に長い依存関係を学習するトレーニングアルゴリズムについて議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-29T08:35:49Z)

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。