ニューロン相関:ニューラルネットワークにおける中心概念【JST・京大機械翻訳】

Jin Gaojie; Yi Xinping; Huang Xiaowei

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213856460183 整理番号：22P0278229

ニューロン相関:ニューラルネットワークにおける中心概念【JST・京大機械翻訳】

Neuronal Correlation: a Central Concept in Neural Network

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発行年： 2022年01月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01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)

本論文では,神経相関を介して神経ネットワークを研究し,陰茎層上の相関ニューロン活動の統計的尺度を提案した。ニューロン相関が重み行列を介して効率的に推定でき,層構造により効果的に実行でき,ネットワークの一般化能力の強い指標であることを示した。さらに重要なことに,ニューロン相関が高次元隠れ空間におけるエントロピー推定の精度に大きく影響することを示した。以前の推定法は,ニューロン独立性に関する陰的仮定により,有意な不正確性を受ける可能性があるが,著者らは,ニューロン相関を考慮することによって,エントロピーの効率的で真正な計算を持つ新しい計算法を提案した。そのため,ニューラルネットワークの中心概念としてニューロン相関をインストールする。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

脳・神経系モデル

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