論文の概要: Planarian Neural Networks: Evolutionary Patterns from Basic Bilateria Shaping Modern Artificial Neural Network Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04700v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 18:59:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:57:08.343253
• Title: Planarian Neural Networks: Evolutionary Patterns from Basic Bilateria Shaping Modern Artificial Neural Network Architectures
• Title（参考訳）: Planarian Neural Networks: 現代のニューラルネットワークアーキテクチャを形作るベーシックバイラリアの進化的パターン
• Authors: Ziyuan Huang, Mark Newman, Maria Vaida, Srikar Bellur, Roozbeh Sadeghian, Andrew Siu, Hui Wang, Kevin Huggins,
• Abstract要約: 本研究の目的は, プランタリアンの生物学的神経系構造に触発された新しいアプローチにより, ANNの画像分類性能を向上させることである。 提案した計画的ニューラルネットワークは、CIFAR-10とCIFAR-100データセットに基づいて評価された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.054776300100835
• License:
• Abstract: This study examined the viability of enhancing the prediction accuracy of artificial neural networks (ANNs) in image classification tasks by developing ANNs with evolution patterns similar to those of biological neural networks. ResNet is a widely used family of neural networks with both deep and wide variants; therefore, it was selected as the base model for our investigation. The aim of this study is to improve the image classification performance of ANNs via a novel approach inspired by the biological nervous system architecture of planarians, which comprises a brain and two nerve cords. We believe that the unique neural architecture of planarians offers valuable insights into the performance enhancement of ANNs. The proposed planarian neural architecture-based neural network was evaluated on the CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets. Our results indicate that the proposed method exhibits higher prediction accuracy than the baseline neural network models in image classification tasks. These findings demonstrate the significant potential of biologically inspired neural network architectures in improving the performance of ANNs in a wide range of applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,生物学的ニューラルネットワークと同様の進化パターンを持つANNを開発することにより,画像分類タスクにおける人工知能ニューラルネットワーク(ANN)の予測精度を高める可能性を検討した。 ResNetは、ディープとワイドの両方のバリエーションを持つニューラルネットワークのファミリーとして広く使われているため、調査のベースモデルとして選択された。 本研究の目的は、脳と2つの神経コードからなるプランタリアンの生物学的神経系構造に触発された新しいアプローチにより、ANNの画像分類性能を向上させることである。 プランナリアンのユニークなニューラルアーキテクチャは、ANNのパフォーマンス向上に関する貴重な洞察を提供すると考えている。 提案した計画的ニューラルネットワークは、CIFAR-10とCIFAR-100データセットに基づいて評価された。 提案手法は,画像分類タスクにおいて,ベースラインニューラルネットワークモデルよりも高い予測精度を示すことを示す。 これらの結果は、幅広いアプリケーションにおけるANNの性能向上において、生物学的にインスパイアされたニューラルネットワークアーキテクチャの有意義な可能性を示している。

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