生物学的に妥当な順伝播順伝播対比学習の改善

المفاهيم الأساسية

従来のFFCLアルゴリズムの欠点を解消し、完全にバックプロパゲーションを排除した、より生物学的に妥当な学習手法を提案する。

الملخص

本論文では、FFCL(Forward-Forward Contrastive Learning)アルゴリズムの改善に取り組んでいる。FFCL
アルゴリズムには3段階の学習プロセスが存在し、最終段階でバックプロパゲーションが使用されるという課題があった。
提案手法では、FFCL
の2つの前処理段階を省略し、2つの同一モデルを用いて局所的な更新のみを行うことで、バックプロパゲーションを完全に排除している。
各層には独自の損失関数が設定されており、一方のモデルの出力を他方のモデルの対応する層の学習に利用する。
実験の結果、提案手法は指数関数的に損失が減少し、テストデータの精度も向上することが示された。
生物学的な観点から見ると、ニューロンの同時発火の原理であるヘブ理論や、動作模倣に関与するミラーニューロンの特性と提案手法の関連性が示唆される。
本研究は、より生物学的に妥当な学習アルゴリズムの開発に貢献するものと期待される。

الإحصائيات

入力層は784ノード、隠れ層は64ノード×2、出力層は10ノードで構成される。
活性化関数にはReLUを使用し、最終層にはソフトマックス関数を適用。
非分類層にはコサイン類似度損失、最終層にはバイナリクロスエントロピー損失を使用。
Adamオプティマイザを用い、学習率は0.0001で30エポック学習を行った。
MNISTデータセットを使用し、訓練データのみを正例として入力した。

اقتباسات

"ニューロンが一緒に発火すれば、それらは一緒に結線される"というヘブ理論の原理が、提案手法の生物学的妥当性を示唆している。
ミラーニューロンは動作の目的をも符号化することが知られており、提案手法の層間の相互学習との関連性が考えられる。

الرؤى الأساسية المستخلصة من

Improved Forward-Forward Contrastive Learning

by Gananath R في arxiv.org 05-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.03432.pdf

استفسارات أعمق

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