空間と言語のニューラルネットワークベース後継表現【JST・京大機械翻訳】

Stoewer Paul; Schlieker Christian; Schilling Achim; Metzner Claus; Maier Andreas; Krauss Patrick

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205443029538 整理番号：22P0293802

空間と言語のニューラルネットワークベース後継表現【JST・京大機械翻訳】

Neural Network based Successor Representations of Space and Language

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発行年： 2022年02月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

どのように思考が考えているのか。海馬-嗅複合体は,任意の状態,特徴および概念空間の構造的知識のドメイン-一般表現および処理をサポートすると考えられる。特に,認知マップの生成とこれらのマップ上のナビゲーションを可能にし,それによって認知に幅広く貢献する。マルチスケール成功者表現の概念は,場所と格子セルによって実行される基礎となる計算の説明を提供すると提案した。ここでは,そのような表現を学習するためのニューラルネットワークベースアプローチと,異なるシナリオへのその応用,すなわち教師つき学習に基づく空間探索タスク,強化学習に基づく空間ナビゲーションタスク,および言語構築がサンプル文の観察によって推論されなければならない非空間タスクを提示した。すべてのシナリオにおいて,ニューラルネットワークは,正しく学習して,成功者表現を構築することによって,根底にある構造を近似する。さらに,得られた神経発火パターンは,実験的に観察された場所および格子セル発火パターンに類似していた。構造化知識の認知マップとニューラルネットワークベースの成功者表現は,人工一般知能に向けての深い学習の,いくつかの短い到来を克服する有望な方法を提供すると結論した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 脳・神経系モデル

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