論文の概要: Learning in a Multifield Coherent Ising Machine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12020v2
• Date: Wed, 06 Aug 2025 11:08:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-07 15:43:07.895169
• Title: Learning in a Multifield Coherent Ising Machine
• Title（参考訳）: マルチフィールドコヒーレントイジングマシンにおける学習
• Authors: Daan de Bos, Marc Serra-Garcia,
• Abstract要約: 本稿では,一組の例から分類課題を解くことができる結合発振器のネットワークを提案する。 学習を実現するために3つの重要な要素を組み合わせることで、生物学的脳のシナプスに類似した学習応答を記憶する長期記憶と、ニューロンの発火パターンに似た脳の活性化を記憶する短期記憶である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a network of coupled oscillators that can learn to solve a classification task from a set of examples -- performing both training and inference through the nonlinear evolution of the system. We accomplish this by combining three key elements to achieve learning: A long-term memory that stores learned responses, analogous to the synapses in biological brains; a short-term memory that stores the neural activations, similar to the firing patterns of neurons; and an evolution law that updates the synapses in response to novel examples, inspired by synaptic plasticity. Achieving all three elements in wave-based information processors such as metamaterials is a significant challenge. Here, we solve it by leveraging the material multistability to implement long-term memory, and harnessing symmetries and thermal noise to realize the learning rule. Our analysis reveals that the learning mechanism, although inspired by synaptic plasticity, also shares parallelisms with bacterial evolution strategies, where mutation rates increase in the presence of noxious stimuli.
• Abstract（参考訳）: システムの非線形進化を通じて、トレーニングと推論の両方を実行する、一連の例から分類タスクを解くことができる結合発振器のネットワークを導入する。 生物学的脳のシナプスに類似した学習応答を記憶する長期記憶、ニューロンの発火パターンに似た神経活性化を記憶する短期記憶、シナプスをシナプスの可塑性にインスパイアされた新しい例に応答して更新する進化法則である。 メタマテリアルのような波動ベースの情報プロセッサの3つの要素をすべて達成することは大きな課題である。 ここでは, 物質的乗算性を利用して長期記憶を実装し, 対称性と熱雑音を利用して学習規則を実現する。 我々の分析によると、学習メカニズムはシナプスの可塑性にインスパイアされたものの、細菌の進化戦略と並列性を共有しており、変異率は有害な刺激の存在によって増加する。

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