Enhancing learning in spiking neural networks through neuronal heterogeneity and neuromodulatory signaling

要約

人工知能 (AI) の最近の進歩は、特に人工ニューラル ネットワーク (ANN) の開発など、神経科学からの洞察によって推進されています。
これにより、視覚や自然言語処理などの複雑な認知タスクの再現が大幅に強化されました。
これらの進歩にもかかわらず、ANN は、継続的な学習、適応可能な知識伝達、堅牢性、リソース効率、つまり生物学的システムがシームレスに処理する機能に苦労しています。
具体的には、ANN は脳の機能的および形態的多様性を見落とすことが多く、その計算能力が妨げられます。
さらに、ニューロンの不均一性を持つANNに細胞型特異的な神経調節効果を組み込むことで、ニューロンレベルでのスパイク挙動と回路レベルでのシナプス可塑性という2つの空間スケールでの学習が可能になり、それによって学習能力が向上する可能性がある。
この記事では、最近の生物にインスピレーションを得たモデル、学習ルール、アーキテクチャを要約し、ANN を強化するための生物学に基づいたフレームワークを提案します。
私たちが提案したデュアルフレームワークアプローチは、多様なスパイキング挙動と樹状突起コンパートメントをエミュレートしてニューロン計算の形態学的および機能的多様性をシミュレートするスパイキングニューラルネットワーク（SNN）の可能性を強調しています。
最後に、提案されたアプローチがどのように脳にインスピレーションを得たコンパートメントモデルとタスク駆動型 SNN を統合し、生体インスピレーションと複雑性のバランスをとり、継続的な学習、適応性、堅牢性、リソース効率などの差し迫った AI の課題に対してスケーラブルなソリューションを提供するかを概説します。

要約(オリジナル)

Recent progress in artificial intelligence (AI) has been driven by insights from neuroscience, particularly with the development of artificial neural networks (ANNs). This has significantly enhanced the replication of complex cognitive tasks such as vision and natural language processing. Despite these advances, ANNs struggle with continual learning, adaptable knowledge transfer, robustness, and resource efficiency – capabilities that biological systems handle seamlessly. Specifically, ANNs often overlook the functional and morphological diversity of the brain, hindering their computational capabilities. Furthermore, incorporating cell-type specific neuromodulatory effects into ANNs with neuronal heterogeneity could enable learning at two spatial scales: spiking behavior at the neuronal level, and synaptic plasticity at the circuit level, thereby potentially enhancing their learning abilities. In this article, we summarize recent bio-inspired models, learning rules and architectures and propose a biologically-informed framework for enhancing ANNs. Our proposed dual-framework approach highlights the potential of spiking neural networks (SNNs) for emulating diverse spiking behaviors and dendritic compartments to simulate morphological and functional diversity of neuronal computations. Finally, we outline how the proposed approach integrates brain-inspired compartmental models and task-driven SNNs, balances bioinspiration and complexity, and provides scalable solutions for pressing AI challenges, such as continual learning, adaptability, robustness, and resource-efficiency.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google