論文の概要: minAction.net: Energy-First Neural Architecture Design -- From Biological Principles to Systematic Validation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.24805v1
• Date: Mon, 27 Apr 2026 06:26:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-29 16:49:17.509098
• Title: minAction.net: Energy-First Neural Architecture Design -- From Biological Principles to Systematic Validation
• Title（参考訳）: minAction.net: エネルギーファーストのニューラルアーキテクチャ設計 - 生物学的原理から体系的検証まで
• Authors: Martin G. Frasch,
• Abstract要約: 現代のエネルギー学習の制約は、内部計算コストを明示的に考慮せずに精度を最適化する。 視覚,テキスト,ニューロモーフィック,生理的データセットにまたがるエネルギー認識学習実験を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Modern machine learning optimizes for accuracy without explicitly accounting for internal computational cost, even though physical and biological systems operate under intrinsic energy constraints. We evaluate energy-aware learning across 2,203 experiments spanning vision, text, neuromorphic, and physiological datasets, using 10 seeds per configuration and performing a factorial statistical analysis. Three findings emerge. First, architecture alone explains negligible variance in accuracy (partial eta^2 = 0.001). In contrast, the architecture x dataset interaction is large (partial eta^2 = 0.44, p < 0.001), demonstrating that optimal architecture depends critically on task modality and rejecting the assumption of a universal best architecture. Second, a controlled lambda-sweep over four orders of magnitude validates a single-parameter energy-regularized objective L = L_CE + lambda * E(theta, x): internal activation energy decreases to 6% of baseline at moderate lambda with no accuracy degradation on MNIST. Third, energy-first architectures inspired by an action-principle framework yield 5-33% within-modality training-efficiency gains over conventional baselines. These results emerge from a research program that interprets learning through a structural correspondence between the action functional in classical mechanics, free energy in statistical physics, and KL-regularized objectives in variational inference. We frame this correspondence as a design hypothesis rather than a derivation.
• Abstract（参考訳）: 現代の機械学習は、物理的および生物学的システムが本質的なエネルギー制約の下で動作しているにもかかわらず、内部計算コストを明示的に考慮せずに精度を最適化する。 視覚, テキスト, ニューロモルフィック, 生理的データセットにまたがる2,203実験のエネルギー認識学習を, 構成10種を用いて評価し, 因子統計分析を行った。 3つの発見がある。 まず、アーキテクチャだけでは精度の無視可能な分散を説明する(partial eta^2 = 0.001)。 対照的に、アーキテクチャ x データセットの相互作用は大きい(部分 eta^2 = 0.44, p < 0.001)。 第二に、制御された4桁のラムダ-スウィープは、1パラメータのエネルギー規則化された目標 L = L_CE + lambda * E(theta, x): 内部の活性化エネルギーは、MNISTの精度を損なうことなく、中程度のラムダでのベースラインの6%まで減少する。 第3に、アクション・プリンシプル・フレームワークにインスパイアされたエネルギー優先アーキテクチャは、従来のベースラインよりも5～33%のモダリティ内トレーニング・効率向上をもたらす。 これらの結果は、古典力学における機能的作用、統計物理学における自由エネルギー、変分推論におけるKL正規化目的の間の構造的対応を通して学習を解釈する研究プログラムから生まれた。 私たちはこの対応を導出ではなく設計仮説として捉えています。

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