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】神経発生、神経ダーウィニズム、種の進化が進化的深層ニューラルネットワークの創造のインスピレーションとなる可能性はあるか？

【要約】

– DNNは人工ニューラルネットワークを用いて構築される。機械学習の一種であり、様々な応用例で使用されている。
– DNNは主に手作業で構築され、多数の層を含んでいる。
– 最近はDNNの自動構築に関する研究が行われている。
– 本論文では、2次元の脳進化という概念がDNNの自動構築において重要であることに焦点を当て、この概念がDNNの進化モデリングにインスピレーションを与えることができることを示唆している。
– 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発生の関連性についても説明し、これらの概念がDNNの進化に役立つ可能性があることを強調している。
– 論文は、DNNの自動構築を向上させるためのいくつかの提言で結ばれている。

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