A neural network model inspired by the cortico-basal ganglia-thalamic (CBGT) circuits in mammalian brains learns to produce an output after accumulating evidence from a stream of observed data, providing improved accuracy and robustness in image classification tasks.
CBGT-Netは、哺乳類の脳に見られるコルチコ基底核視床(CBGT)回路に着想を得たニューラルネットワークモデルであり、ストリーミングデータの分類において高い精度と頑健性を提供します。