論文の概要: Self-Organising Memristive Networks as Physical Learning Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00747v1
- Date: Sun, 31 Aug 2025 08:44:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.371987
- Title: Self-Organising Memristive Networks as Physical Learning Systems
- Title（参考訳）: 物理学習システムとしての自己組織化機械ネットワーク
- Authors: Francesco Caravelli, Gianluca Milano, Adam Z. Stieg, Carlo Ricciardi, Simon Anthony Brown, Zdenka Kuncic,
- Abstract要約: 物理システムによる学習は、物理基板の本質的な非線形ダイナミクスを学習に活用しようとする、新たなパラダイムである。
このパースペクティブは、抵抗性メモリナノスケールコンポーネントからなる物理ネットワークを用いた有望なアプローチである。
この視点の全体的目的は、ナノテクノロジー、統計物理学、複雑なシステム、そして自己組織化原理の収束が、いかにして新しい世代の物理知能技術を前進させるユニークな機会を提供するかを示すことである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8752279866335758
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learning with physical systems is an emerging paradigm that seeks to harness the intrinsic nonlinear dynamics of physical substrates for learning. The impetus for a paradigm shift in how hardware is used for computational intelligence stems largely from the unsustainability of artificial neural network software implemented on conventional transistor-based hardware. This Perspective highlights one promising approach using physical networks comprised of resistive memory nanoscale components with dynamically reconfigurable, self-organising electrical circuitry. Experimental advances have revealed the non-trivial interactions within these Self-Organising Memristive Networks (SOMNs), offering insights into their collective nonlinear and adaptive dynamics, and how these properties can be harnessed for learning using different hardware implementations. Theoretical approaches, including mean-field theory, graph theory, and concepts from disordered systems, reveal deeper insights into the dynamics of SOMNs, especially during transitions between different conductance states where criticality and other dynamical phase transitions emerge in both experiments and models. Furthermore, parallels between adaptive dynamics in SOMNs and plasticity in biological neuronal networks suggest the potential for realising energy-efficient, brain-like continual learning. SOMNs thus offer a promising route toward embedded edge intelligence, unlocking real-time decision-making for autonomous systems, dynamic sensing, and personalised healthcare, by enabling embedded learning in resource-constrained environments. The overarching aim of this Perspective is to show how the convergence of nanotechnology, statistical physics, complex systems, and self-organising principles offers a unique opportunity to advance a new generation of physical intelligence technologies.
- Abstract（参考訳）: 物理システムによる学習は、物理基板の本質的な非線形ダイナミクスを学習に活用しようとする、新たなパラダイムである。
コンピュータインテリジェンスにハードウェアを使う方法のパラダイムシフトの動機は、従来のトランジスタベースのハードウェアに実装された人工知能ソフトウェアが持続不可能であることに大きく起因している。
このパースペクティブは、動的に再構成可能で自己組織化された電気回路を備えた抵抗性メモリナノスケールコンポーネントからなる物理ネットワークを用いた有望なアプローチである。
実験的な進歩により、これら自己組織化機械ネットワーク(SOMN)内の非自明な相互作用が明らかとなり、それらの集合的非線形および適応的ダイナミクスや、これらの特性を異なるハードウェア実装を用いて学習するためにどのように活用するかについての洞察が得られた。
平均場理論、グラフ理論、無秩序系の概念を含む理論的なアプローチは、SOMNの力学、特に臨界と他の動的相転移が実験とモデルの両方で現れる異なる伝導状態間の遷移における深い洞察を明らかにする。
さらに、SOMNの適応力学と生物学的神経ネットワークの可塑性の並列性は、エネルギー効率が良く脳に似た連続学習を実現する可能性を示唆している。
したがって、SOMNは、リソース制約のある環境での組み込み学習を可能にすることにより、組み込みエッジインテリジェンスへの有望な経路を提供し、自律システムのリアルタイム意思決定、ダイナミックセンシング、パーソナライズドヘルスケアを解放する。
この視点の全体的目的は、ナノテクノロジー、統計物理学、複雑なシステム、そして自己組織化原理の収束が、いかにして新しい世代の物理知能技術を前進させるユニークな機会を提供するかを示すことである。
関連論文リスト
- Multi-Plasticity Synergy with Adaptive Mechanism Assignment for Training Spiking Neural Networks [10.519687559399623]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、低消費電力と時間的処理の優れた可能性で知られる脳にインスパイアされたモデルである。
より効果的なSNNトレーニングのために,複数の相乗的可塑性機構を組み込んだ,生物学的にインスパイアされたトレーニングフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-19T09:18:35Z) - Dynamical Alignment: A Principle for Adaptive Neural Computation [1.0974389213466795]
固定されたニューラルネットワーク構造は、その構造ではなく、入力信号の時間的ダイナミクスによって駆動される、根本的に異なる計算モードで動作可能であることを示す。
この計算上の優位性は、入力力学とニューロン統合の間の時間スケールのアライメントから生じる。
この原理は、安定塑性ジレンマから分離積分力学まで、神経科学における長期保存双対性に関する統一的で計算可能な視点を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-13T06:35:57Z) - Transformer Dynamics: A neuroscientific approach to interpretability of large language models [0.0]
我々はトランスモデルにおける残留ストリーム(RS)に注目し、層をまたいで進化する動的システムとして概念化する。
個々のRSユニットの活性化は、RSが非特権ベースであるにもかかわらず、層間において強い連続性を示す。
縮小次元空間において、RS は下層に誘引子のようなダイナミクスを持つ曲線軌道に従う。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-17T18:49:40Z) - Network Dynamics-Based Framework for Understanding Deep Neural Networks [11.44947569206928]
本稿では,動的システム理論のレンズを通して学習力学を解析するための理論的枠組みを提案する。
ニューラルネットワークの線形性と非線形性の概念をニューロンレベルで2つの基本変換単位を導入することにより再定義する。
異なる変換モードは、重みベクトルの組織、異なる情報抽出のモード、質的に異なる学習フェーズの出現において、異なる集団的挙動をもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-05T04:23:21Z) - Noise-Aware Training of Neuromorphic Dynamic Device Networks [2.2691986670431197]
本稿では,デバイスネットワークのトレーニングのための新しいノイズ認識手法を提案する。
我々のアプローチでは、時間とカスケード学習によるバックプロパゲーションを採用し、物理機器の時間的特性を効果的に活用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-14T22:46:53Z) - Contrastive-Signal-Dependent Plasticity: Self-Supervised Learning in Spiking Neural Circuits [61.94533459151743]
この研究は、スパイキングネットワークのシナプスを調整するための神経生物学的に動機づけられたスキームを設計することの課題に対処する。
我々の実験シミュレーションは、繰り返しスパイクネットワークを訓練する際、他の生物学的に証明可能なアプローチに対して一貫した優位性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-30T02:40:28Z) - ConCerNet: A Contrastive Learning Based Framework for Automated
Conservation Law Discovery and Trustworthy Dynamical System Prediction [82.81767856234956]
本稿では,DNNに基づく動的モデリングの信頼性を向上させるために,ConCerNetという新しい学習フレームワークを提案する。
本手法は, 座標誤差と保存量の両方において, ベースラインニューラルネットワークよりも一貫して優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-11T21:07:30Z) - Learning Contact Dynamics using Physically Structured Neural Networks [81.73947303886753]
ディープニューラルネットワークと微分方程式の接続を用いて、オブジェクト間の接触ダイナミクスを表現するディープネットワークアーキテクチャのファミリを設計する。
これらのネットワークは,ノイズ観測から不連続な接触事象をデータ効率良く学習できることを示す。
以上の結果から,タッチフィードバックの理想化形態は,この学習課題を扱いやすくするための重要な要素であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-22T17:33:51Z)
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。