論文の概要: The Geometry of Cortical Computation: Manifold Disentanglement and Predictive Dynamics in VCNet

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02995v2
• Date: Mon, 29 Sep 2025 15:33:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 17:47:09.141794
• Title: The Geometry of Cortical Computation: Manifold Disentanglement and Predictive Dynamics in VCNet
• Title（参考訳）: 皮質計算の幾何学:VCNetにおけるマニフォールド歪みと予測ダイナミクス
• Authors: Brennen A. Hill, Zhang Xinyu, Timothy Putra Prasetio,
• Abstract要約: 本稿では,新しいニューラルネットワークアーキテクチャであるVisual Cortex Network(VCNet)を紹介する。 VCNetは、重要な生物学的メカニズムをエミュレートする幾何学的フレームワークである。 我々は、VCNetがSpots-10で92.1%、光フィールドデータセットで74.4%の最先端の精度を達成したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite their success, modern convolutional neural networks (CNNs) exhibit fundamental limitations, including data inefficiency, poor out-of-distribution generalization, and vulnerability to adversarial perturbations. These shortcomings can be traced to a lack of inductive biases that reflect the inherent geometric structure of the visual world. The primate visual system, in contrast, demonstrates superior efficiency and robustness, suggesting that its architectural and computational principles,which evolved to internalize these structures,may offer a blueprint for more capable artificial vision. This paper introduces Visual Cortex Network (VCNet), a novel neural network architecture whose design is informed by the macro-scale organization of the primate visual cortex. VCNet is framed as a geometric framework that emulates key biological mechanisms, including hierarchical processing across distinct cortical areas, dual-stream information segregation for learning disentangled representations, and top-down predictive feedback for representation refinement. We interpret these mechanisms through the lens of geometry and dynamical systems, positing that they guide the learning of structured, low-dimensional neural manifolds. We evaluate VCNet on two specialized benchmarks: the Spots-10 animal pattern dataset, which probes sensitivity to natural textures, and a light field image classification task, which requires processing higher-dimensional visual data. Our results show that VCNet achieves state-of-the-art accuracy of 92.1\% on Spots-10 and 74.4\% on the light field dataset, surpassing contemporary models of comparable size. This work demonstrates that integrating high-level neuroscientific principles, viewed through a geometric lens, can lead to more efficient and robust models, providing a promising direction for addressing long-standing challenges in machine learning.
• Abstract（参考訳）: 彼らの成功にもかかわらず、現代の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、データ非効率性、分布外一般化の貧弱さ、敵の摂動に対する脆弱性など、基本的な制限を示す。 これらの欠点は、視覚世界の本質的な幾何学的構造を反映する帰納的バイアスの欠如に遡ることができる。 対照的に霊長類の視覚系は優れた効率性と堅牢性を示し、そのアーキテクチャと計算の原理がこれらの構造の内部化に進化したことを示唆している。 本稿では,霊長類視覚野のマクロな構成によってデザインを通知する新しいニューラルネットワークアーキテクチャであるVisual Cortex Network(VCNet)を紹介する。 VCNetは、異なる皮質領域にまたがる階層的な処理、非絡み合った表現を学習するための二重ストリーム情報分離、表現の洗練のためのトップダウン予測フィードバックなど、重要な生物学的メカニズムをエミュレートする幾何学的フレームワークとして構成されている。 我々はこれらの機構を幾何学や力学系のレンズを通して解釈し、構造化された低次元のニューラル多様体の学習を導くことを示唆する。 我々は,自然テクスチャに対する感受性を探索するSpots-10動物パターンデータセットと,高次元の視覚データ処理を必要とする光フィールド画像分類タスクの2つのベンチマークでVCNetを評価した。 以上の結果から,VCNetはSpots-10では92.1\%,光フィールドデータセットでは74.4\%の精度を達成し,同規模の同時代のモデルを上回った。 この研究は、幾何レンズを通して見る高レベルの神経科学原理を統合することで、より効率的で堅牢なモデルが実現し、機械学習における長年の課題に対処する上で有望な方向性をもたらすことを実証している。

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