Is it conceivable that neurogenesis, neural Darwinism, and species evolution could all serve as inspiration for the creation of evolutionary deep neural networks?

要約

【タイトル】神経新生、神経ダーウィニズム、そして種の進化が進化的ディープニューラルネットワークの創造においてインスピレーションとして役立つ可能性はあるか？

【要約】

– DNN（Deep Neural Networks）は、人工ニューラルネットワークを用いて構築されたもので、広範囲の応用で使用される機械学習手法の一部である。
– DNNは主に手動で構築され、通常多数の層を含む。
– 進化アルゴリズムを用いたDNNの自動構築の研究分野が生まれている。
– 本論文では、2次元の脳の進化が2次元DNNの進化モデリングにどのようにインスピレーションを与えるかに重点を置く。
– また、DNNの正則化に広く使用されているドロップアウト法と脳の神経新生のつながりと、これらがDNNの進化に役立つ可能性があることにも触れる。
– 論文はDNNの自動構築の向上に向けたいくつかの提言で締めくくられる。

要約(オリジナル)

Deep Neural Networks (DNNs) are built using artificial neural networks. They are part of machine learning methods that are capable of learning from data that have been used in a wide range of applications. DNNs are mainly handcrafted and they usually contain numerous layers. Research frontier has emerged that concerns automated construction of DNNs via evolutionary algorithms. This paper emphasizes the importance of what we call two-dimensional brain evolution and how it can inspire two dimensional DNN evolutionary modeling. We also highlight the connection between the dropout method which is widely-used in regularizing DNNs and neurogenesis of the brain, and how these concepts could benefit DNNs evolution.The paper concludes with several recommendations for enhancing the automatic construction of DNNs.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI