論文の概要: A Path to Universal Neural Cellular Automata

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13058v1
• Date: Mon, 19 May 2025 12:46:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.595407
• Title: A Path to Universal Neural Cellular Automata
• Title（参考訳）: ユニバーサルニューラルセルオートマタへの道
• Authors: Gabriel Béna, Maxence Faldor, Dan F. M. Goodman, Antoine Cully,
• Abstract要約: この研究は、連続的なユニバーサルセルオートマトンを開発するための神経細胞オートマトンの可能性を探究する。 本稿では, セルラーオートマトンモデル, 目的関数, トレーニング戦略を導入し, 連続した環境での普遍計算に向けて神経セルオートマトンを誘導する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7822488410082755
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cellular automata have long been celebrated for their ability to generate complex behaviors from simple, local rules, with well-known discrete models like Conway's Game of Life proven capable of universal computation. Recent advancements have extended cellular automata into continuous domains, raising the question of whether these systems retain the capacity for universal computation. In parallel, neural cellular automata have emerged as a powerful paradigm where rules are learned via gradient descent rather than manually designed. This work explores the potential of neural cellular automata to develop a continuous Universal Cellular Automaton through training by gradient descent. We introduce a cellular automaton model, objective functions and training strategies to guide neural cellular automata toward universal computation in a continuous setting. Our experiments demonstrate the successful training of fundamental computational primitives - such as matrix multiplication and transposition - culminating in the emulation of a neural network solving the MNIST digit classification task directly within the cellular automata state. These results represent a foundational step toward realizing analog general-purpose computers, with implications for understanding universal computation in continuous dynamics and advancing the automated discovery of complex cellular automata behaviors via machine learning.
• Abstract（参考訳）: セルオートマトンは、コンウェイのゲーム・オブ・ライフのようなよく知られた離散的なモデルが普遍的な計算が可能であることを証明し、単純で局所的な規則から複雑な振る舞いを生成する能力で長年祝われてきた。 近年の進歩はセルオートマトンを連続領域に拡張し、これらのシステムが普遍的な計算能力を維持しているかどうかを疑問視している。 並行して、神経細胞オートマトンは、手動で設計するのではなく、勾配降下によって規則を学習する強力なパラダイムとして登場した。 この研究は、勾配降下によるトレーニングを通じて連続的なユニバーサルセルオートマトンを開発するニューラルセルオートマトンの可能性を探る。 本稿では, セルラーオートマトンモデル, 目的関数, トレーニング戦略を導入し, 連続した環境での普遍計算に向けて神経セルオートマトンを誘導する。 実験では,MNIST桁分類タスクをセルオートマトン状態内で直接解くニューラルネットワークのエミュレーションにおいて,行列乗算や転置などの基本的な計算プリミティブのトレーニングが成功していることを示す。 これらの結果は、連続力学における普遍計算の理解と、機械学習による複雑なセルオートマトン行動の自動発見の促進という、アナログ汎用コンピュータの実現に向けた基礎的なステップを表している。

関連論文リスト

• Learning Linear Attention in Polynomial Time [115.68795790532289]
  線形注意を持つ単層変圧器の学習性に関する最初の結果を提供する。 線形アテンションは RKHS で適切に定義された線形予測器とみなすことができる。 我々は,すべての経験的リスクが線形変換器と同等のトレーニングデータセットを効率的に識別する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T02:41:01Z)
• Spiking based Cellular Learning Automata (SCLA) algorithm for mobile robot motion formulation [0.0]
  スパイキングに基づくセルラーラーニングオートマタは、任意のランダムな初期点から目標に到達するための移動ロボットとして提案されている。 提案手法は, セルラーオートマトンとスパイクニューラルネットワークを統合した結果である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-01T04:16:23Z)
• Game of Intelligent Life [0.0]
  この分野の最近の進歩は、CAと畳み込みニューラルネットワークを組み合わせて自己再生画像を実現している。 このプロジェクトの目的は、ニューラルセルオートマトンの概念を使って予測機械を成長させることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-02T23:06:26Z)
• Tackling Real-World Autonomous Driving using Deep Reinforcement Learning [63.3756530844707]
  本研究では,加速と操舵角度を予測するニューラルネットワークを学習するモデルレスディープ強化学習プランナを提案する。 実際の自動運転車にシステムをデプロイするために、我々は小さなニューラルネットワークで表されるモジュールも開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-05T16:33:20Z)
• Computational Hierarchy of Elementary Cellular Automata [0.0]
  セルラーオートマトンとセルラーオートマトンをエミュレートする能力について検討した。 非自明なオートマトンをエミュレートできないのは,ある種のカオスオートマトンのみであることを示す。 我々の研究は、チューリング完全かつ計算効率のよい並列計算システムの設計に役立つと信じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-01T10:00:54Z)
• Towards self-organized control: Using neural cellular automata to robustly control a cart-pole agent [62.997667081978825]
  我々は、カートポールエージェントを制御するために、ニューラルセルオートマトンを使用する。 我々は、Q値の推定値として出力セルの状態を用いる深層学習を用いてモデルを訓練した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T10:49:42Z)
• Visualizing computation in large-scale cellular automata [24.62657948019533]
  セルオートマトンのような複雑なシステムの創発的プロセスは、複雑さが増大する計算を実行することができる。 セル状態,クラスタリング,オートエンコーダの周波数解析に基づく粗粒度セルオートマトンの方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-01T08:14:15Z)
• Induction and Exploitation of Subgoal Automata for Reinforcement Learning [75.55324974788475]
  本稿では,Regressed Learning (RL)タスクにおけるサブゴールの学習と活用のためのISAを提案する。 ISAは、タスクのサブゴールによってエッジがラベル付けされたオートマトンであるサブゴールオートマトンを誘導することで強化学習をインターリーブする。 サブゴールオートマトンはまた、タスクの完了を示す状態と、タスクが成功せずに完了したことを示す状態の2つの特別な状態で構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-08T16:42:55Z)
• One-step regression and classification with crosspoint resistive memory arrays [62.997667081978825]
  高速で低エネルギーのコンピュータは、エッジでリアルタイム人工知能を実現するために要求されている。 ワンステップ学習は、ボストンの住宅のコスト予測と、MNIST桁認識のための2層ニューラルネットワークのトレーニングによって支援される。 結果は、クロスポイントアレイ内の物理計算、並列計算、アナログ計算のおかげで、1つの計算ステップで得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-05T08:00:07Z)

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。