論文の概要: Neural Manifolds and Cognitive Consistency: A New Approach to Memory Consolidation in Artificial Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01867v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 18:28:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-09 03:20:29.192446
• Title: Neural Manifolds and Cognitive Consistency: A New Approach to Memory Consolidation in Artificial Systems
• Title（参考訳）: ニューラルマニフォールドと認知整合性:人工システムにおけるメモリ統合への新しいアプローチ
• Authors: Phuong-Nam Nguyen,
• Abstract要約: 本稿では, ニューラル人口動態, 海馬鋭波リップル(SpWR)生成, ハイダー理論に触発された認知的一貫性の制約を統一する新しい数学的枠組みを提案する。 我々のモデルは低次元多様体表現を利用して構造化された神経ドリフトを捕捉し、コヒーレントシナプス相互作用を強制するためにバランスエネルギー関数を組み込む。 この研究は、神経科学と人工知能を橋渡しするスケーラブルなニューロモルフィックアーキテクチャの道を開くもので、将来のインテリジェントシステムに対してより堅牢で適応的な学習メカニズムを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: We introduce a novel mathematical framework that unifies neural population dynamics, hippocampal sharp wave-ripple (SpWR) generation, and cognitive consistency constraints inspired by Heider's theory. Our model leverages low-dimensional manifold representations to capture structured neural drift and incorporates a balance energy function to enforce coherent synaptic interactions, effectively simulating the memory consolidation processes observed in biological systems. Simulation results demonstrate that our approach not only reproduces key features of SpWR events but also enhances network interpretability. This work paves the way for scalable neuromorphic architectures that bridge neuroscience and artificial intelligence, offering more robust and adaptive learning mechanisms for future intelligent systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, ニューラル人口動態, 海馬鋭波リップル(SpWR)生成, ハイダー理論に触発された認知的一貫性の制約を統一する新しい数学的枠組みを提案する。 我々のモデルは低次元の多様体表現を利用して構造化された神経ドリフトを捕捉し、バランスエネルギー関数を組み込んでコヒーレントなシナプス相互作用を強制し、生物学的システムで観測されるメモリ統合過程を効果的にシミュレートする。 シミュレーションの結果,本手法はSpWRイベントの重要な特徴を再現するだけでなく,ネットワークの解釈可能性も向上することが示された。 この研究は、神経科学と人工知能を橋渡しし、将来のインテリジェントシステムに対してより堅牢で適応的な学習メカニズムを提供するスケーラブルなニューロモルフィックアーキテクチャの道を開いた。

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