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J-GLOBAL ID：201802285379452007   整理番号：18A0921504

脳としてのブラックホール:領域法則エントロピーを持つニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Black Holes as Brains: Neural Networks with Area Law Entropy

著者 (3件)： Dvali Gia (Arnold Sommerfeld Center, Ludwig-Maximilians-Universitaet, Theresienstrasse 37, 80333, Muenchen, Germany) ,  Dvali Gia (Max-Planck-Institut fuer Physik, Fohringer Ring 6, 80805, Muenchen, Germany) ,  Dvali Gia (Center for Cosmology and Particle Physics, Department of Physics, New York University, 726 Broadway, New York, NY, 10003, USA)
資料名： Fortschritte der Physik  (Fortschritte der Physik)
巻： 66  号： 4  ページ： e1800007  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0016A  ISSN： 0015-8208  CODEN： FPYKA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ブラックホールと脳ネットワークにおける増強メモリ記憶容量の基礎となる機構の間の潜在的類似性に動機付けられて,重力様シナプス結合に基づく人工量子ニューラルネットワークを構築し,d次元空間の幾何学に関してネットワークを記述することを可能にする対称構造を構築した。このネットワークは,表面領域により与えられる数とともに,d-1次元表面に侵入するように見えるギャップのないニューロンが出現する臨界状態を有することを示した。これらのニューロンの励起において,ネットワークは任意の狭いエネルギーギャップ内で指数的に多数のパターンを保存し,検索することができる。脳ネットワークの対応するミクロ状態エントロピーは面積則を示す。神経回路網は,場の異なる運動量モードを持つ異なるニューロンを同定することにより,量子場により記述できるが,対応する運動量モード間の相互作用によりニューロン間のシナプス結合を同定する。このようなマッピングにより,ニューラルネットワークのような本質的に非局所的なシステムに対する幾何学の明確な意味を属性化することができ,その逆に,ニューラルネットワークとして量子場モデルを表現することができる。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 臨界 ,  *エントロピー ,  *ブラックホール ,  対称性 ,  記憶容量 ,  幾何学 ,  相互作用 ,  エネルギーギャップ ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  シナプス形成 ,  運動量 ,  神経回路網 ,  類似性 ,  ニューロン

著者キーワード (2件)： ブラックホール ,  ニューラルネットワーク

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 脳 ,  ブラックホール ,  法則 ,  エントロピー ,  ニューラルネットワーク