論文の概要: NeuronSeek: On Stability and Expressivity of Task-driven Neurons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15715v1
• Date: Sun, 01 Jun 2025 01:36:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-29 09:28:14.785636
• Title: NeuronSeek: On Stability and Expressivity of Task-driven Neurons
• Title（参考訳）: NeuronSeek:タスク駆動ニューロンの安定性と発現性について
• Authors: Hanyu Pei, Jing-Xiao Liao, Qibin Zhao, Ting Gao, Shijun Zhang, Xiaoge Zhang, Feng-Lei Fan,
• Abstract要約: プロトタイピングタスク駆動ニューロン(NeuronSeekと呼ばれる)は、最適なニューロンの定式化を発見するためにシンボリックレグレッション(SR)を用いる。 この研究は、最適な神経細胞の定式化を発見するために、シンボリック回帰をテンソル分解(TD)に置き換える。 我々は,任意の連続関数を任意に小さな誤差で近似するために,共通のアクティベーション関数でアグリゲーション関数を変更することで,パラメータの固定数のネットワークを拡張できることを理論的に保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.773883759021764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Drawing inspiration from our human brain that designs different neurons for different tasks, recent advances in deep learning have explored modifying a network's neurons to develop so-called task-driven neurons. Prototyping task-driven neurons (referred to as NeuronSeek) employs symbolic regression (SR) to discover the optimal neuron formulation and construct a network from these optimized neurons. Along this direction, this work replaces symbolic regression with tensor decomposition (TD) to discover optimal neuronal formulations, offering enhanced stability and faster convergence. Furthermore, we establish theoretical guarantees that modifying the aggregation functions with common activation functions can empower a network with a fixed number of parameters to approximate any continuous function with an arbitrarily small error, providing a rigorous mathematical foundation for the NeuronSeek framework. Extensive empirical evaluations demonstrate that our NeuronSeek-TD framework not only achieves superior stability, but also is competitive relative to the state-of-the-art models across diverse benchmarks. The code is available at https://github.com/HanyuPei22/NeuronSeek.
• Abstract（参考訳）: 異なるタスクのために異なるニューロンを設計する人間の脳からインスピレーションを得て、ディープラーニングの最近の進歩は、いわゆるタスク駆動ニューロンを開発するために、ネットワークのニューロンを変更することを研究してきた。 プロトタイピングタスク駆動ニューロン(NeuronSeek)は、最適なニューロンの定式化を発見し、これらの最適化ニューロンからネットワークを構築するために、シンボルレグレッション(SR)を用いる。 この方向に沿って、この研究はシンボリック回帰をテンソル分解(TD)に置き換え、最適な神経細胞の定式化を発見し、安定性を高め、より高速な収束をもたらす。 さらに、共通活性化関数による集約関数の変更が、任意の連続関数を任意に小さな誤差で近似するために、固定数のパラメータを持つネットワークを拡張できることを理論的に保証し、NeuronSeekフレームワークの厳密な数学的基盤を提供する。 大規模な実証実験により、我々のNeuronSeek-TDフレームワークは優れた安定性を達成するだけでなく、様々なベンチマークの最先端モデルと比較しても競争力があることが示された。 コードはhttps://github.com/HanyuPei22/NeuronSeek.comで公開されている。

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