論文の概要: Neural Field Turing Machine: A Differentiable Spatial Computer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03370v1
- Date: Wed, 27 Aug 2025 22:29:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-04 21:40:46.556732
- Title: Neural Field Turing Machine: A Differentiable Spatial Computer
- Title（参考訳）: ニューラルフィールドチューリングマシン : 微分可能な空間コンピュータ
- Authors: Akash Malhotra, Nacéra Seghouani,
- Abstract要約: 我々は,連続空間場における記号計算,物理シミュレーション,知覚推論を統一する,微分可能なアーキテクチャであるNeural Field Turing Machine (NFTM)を紹介する。
NFTMは、ニューラルコントローラ、連続メモリフィールド、ローカル更新を実行する可動型読み取り/書き込みヘッドを組み合わせる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: We introduce the Neural Field Turing Machine (NFTM), a differentiable architecture that unifies symbolic computation, physical simulation, and perceptual inference within continuous spatial fields. NFTM combines a neural controller, continuous memory field, and movable read/write heads that perform local updates. At each timestep, the controller reads local patches, computes updates via learned rules, and writes them back while updating head positions. This design achieves linear O(N) scaling through fixed-radius neighborhoods while maintaining Turing completeness under bounded error. We demonstrate three example instantiations of NFTM: cellular automata simulation (Rule 110), physics-informed PDE solvers (2D heat equation), and iterative image refinement (CIFAR-10 inpainting). These instantiations learn local update rules that compose into global dynamics, exhibit stable long-horizon rollouts, and generalize beyond training horizons. NFTM provides a unified computational substrate bridging discrete algorithms and continuous field dynamics within a single differentiable framework.
- Abstract（参考訳）: 我々は,連続空間場における記号計算,物理シミュレーション,知覚推論を統一する,微分可能なアーキテクチャであるNeural Field Turing Machine (NFTM)を紹介する。
NFTMは、ニューラルコントローラ、連続メモリフィールド、ローカル更新を実行する可動型読み取り/書き込みヘッドを組み合わせる。
それぞれのタイミングで、コントローラはローカルパッチを読み、学習したルールで更新を計算し、ヘッド位置を更新しながらそれらを書き戻す。
この設計は、有界誤差下でチューリング完全性を維持しながら、固定半径近傍での線形O(N)スケーリングを実現する。
セルラーオートマトンシミュレーション(Rule 110)、物理インフォームドPDEソルバ(2次元熱方程式)、反復像改質(CIFAR-10)の3つの例を示す。
これらのインスタンス化は、グローバルなダイナミクスを構成するローカル更新ルールを学び、安定した長距離ロールアウトを示し、トレーニングの地平線を越えて一般化する。
NFTMは、単一の微分可能なフレームワーク内で離散アルゴリズムと連続場力学をブリッジする統一的な計算基板を提供する。
関連論文リスト
- Quantum-Inspired Differentiable Integral Neural Networks (QIDINNs): A Feynman-Based Architecture for Continuous Learning Over Streaming Data [0.0]
ストリーミングデータによるリアルタイムの継続的学習は、ディープラーニングとAIシステムにおいて依然として中心的な課題である。
量子インスパイアされた微分可能なニューラル積分ネットワーク(QIDINN)を新たに導入する。
QIDINNは、歴史的データ上の積分として神経更新を定式化するために、積分記号の下でファインマンの微分技術を利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-13T11:00:31Z) - NoiseNCA: Noisy Seed Improves Spatio-Temporal Continuity of Neural Cellular Automata [23.73063532045145]
NCAはセルオートマタの一種で、更新ルールはニューラルネットワークによってパラメータ化される。
既存のNAAモデルは、トレーニングの離散化に過度に適合する傾向があることを示す。
本研究では,一様雑音を初期条件とする解を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-09T13:02:33Z) - NeuralClothSim: Neural Deformation Fields Meet the Thin Shell Theory [70.10550467873499]
薄型シェルを用いた新しい擬似布シミュレータであるNeuralClothSimを提案する。
メモリ効率の高い解法はニューラル変形場と呼ばれる新しい連続座標に基づく表面表現を演算する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-24T17:59:54Z) - General Neural Gauge Fields [100.35916421218101]
我々はゲージ変換とニューラルネットワークを協調的に最適化する学習フレームワークを開発した。
我々は、シーン情報を本質的に保存し、優れた性能を得ることができる情報不変ゲージ変換を導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-05T12:08:57Z) - ETLP: Event-based Three-factor Local Plasticity for online learning with
neuromorphic hardware [105.54048699217668]
イベントベース3要素局所塑性(ETLP)の計算複雑性に明らかな優位性を有する精度の競争性能を示す。
また, 局所的可塑性を用いた場合, スパイキングニューロンの閾値適応, 繰り返しトポロジーは, 時間的構造が豊富な時間的パターンを学習するために必要であることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-19T19:45:42Z) - A provably stable neural network Turing Machine [13.615420026818038]
我々は、スタックプッシュとポップ操作を近似する微分可能なパラメタライズドスタック演算子を含む、ニューラルスタックアーキテクチャを導入する。
ニューラルスタックとリカレントニューラルネットワークを用いて、ニューラルネットワークPushdown Automaton(nnPDA)を導入し、有限有界ニューロンと時間を持つnnPDAが任意のPDAをシミュレートできることを証明する。
我々は,有界ニューロンを用いた微分可能な nnTM がチューリングマシン(TM)をリアルタイムにシミュレートできることを証明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-05T19:45:49Z)
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。