単一ニューロンはMNISTを解決できるか?生物学的樹枝状樹の計算力【JST・京大機械翻訳】

Jones Ilenna Simone; Kording Konrad Paul

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209700995780 整理番号：22P0187338

単一ニューロンはMNISTを解決できるか?生物学的樹枝状樹の計算力【JST・京大機械翻訳】

Can Single Neurons Solve MNIST? The Computational Power of Biological Dendritic Trees

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発行年： 2020年09月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年09月02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)

生理的実験は,生物学的ニューロンの樹状突起が,どのように非線形に分散シナプス入力を処理できるかを強調した。これは,出力非線形性から一般に線形である人工ニューラルネットワークにおけるユニットと対照的である。樹状樹木が非線形であるならば,生物学的ニューロンは,それらの人工対応物よりはるかに多くの計算力を持つかもしれない。ここでは,デンドライトを閾値線形ユニットのシーケンスとして実装する簡単なモデルを使用した。そのような樹状突起は,MNISTTまたはCIFAR-10のような機械学習問題を容易に解決し,それらは,樹状木のいくつかの枝に同じ入力を持つのに有益であることを見出した。このデンドライトモデルはスパースネットワークの特殊ケースである。本研究は,一般的なニューロンモデルが,非線形樹状突起の生物学的事実とニューロン対当たりの多重シナプスによって可能になった計算力を著しく過小評価するかもしれないことを示唆する。次世代の人工ニューラルネットワークは,これらの生物学的に触発された樹枝状構造から有意に利益を得る可能性がある。【JST・京大機械翻訳】

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脳・神経系モデル , 人工知能

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