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A Kernelnalized learning method as a model of insect-brain and its application for an incremental learning algorithm for embedded machine learning systems

作为昆虫大脑模型的内核化学习方法及其在嵌入式机器学习系统增量学习算法中的应用

基本信息

批准号：
22K12176
负责人：
山内康一郎
金额：
$ 1.08万
依托单位：
Chubu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

ショウジョウバエの脳中枢であるキノコ体には、新奇な匂いだけに強く反応して、それを反Hebb学習するニューロンが存在する。この現象は新奇な匂いの追加学習を行っている事を強く示唆するものである[1]。ただし制限された容量以内で追加学習を継続するためか、新奇な匂いを与えると、既存の記憶に関係するキノコ体出力ニューロン（MBON)のシナプス結合強度が増加（記憶の減衰（忘却））することが確認されている[1]。この「忘却」メカニズムをKernel法を使ってモデル化し、忘却戦略に応じて次の2つの仮説を提案した。①最古の記憶を破棄すると仮定した場合、この破棄に伴う累積誤差の上昇を緩和する。②最近最も使用していない記憶を破棄すると仮定した場合、このような記憶を特定するために必要とされる。これらの仮説は、昆虫脳における記憶の忘却の重要性を示唆する。具体的には、このMBONα'-3のHebb学習モデルについて最大誤り回数と記憶の減衰率との関係を数学的に導出すると共に計算機シミュレーション結果も踏まえて、いずれも累積誤差を減少させることを示した。これらの結果は現在国際会議に投稿中である。また、組み込み機器向け学習エンジンの最新版LGRNNPlusを雑誌投稿し、採択された[2]。今後この学習理論に上記で得られた知見の導入を試みる。[1]D.Hattori, Y.Aso, Kurtis J. Swartz, Gerald M. Rubin, L.F. Abbott, Richard Axel . Cell, vol.169, pp. 956--969, May, (2017).[2] Koichiro Yamauchi ., Evolving Systems, vol.14, pp. 437--460, December, (2022).

We need to know that there is something wrong with the body, the novelty, the anti-Hebb, and the existence of the virus. It's like a novelty to learn more, and to show that you can't do it. Within the limit of the system capacity, you can add information about how much you need to know, what's new and what you need to know, and how strong you are to make sure that you have a good memory (MBON), and that you can make sure that you have a bad memory. Please forget that the Kernel method makes you feel better and forget about your proposal for more than two times. 1. The most ancient records show that there is a good match, a bad result, and a bad result. 2 recently, it is the most important thing to use the most important information to make sure that it is necessary to make sure that it is necessary to do so. I don't know. I don't know. The specific data of MBON α'- 3 Hebb, the maximum number of cycles, the decay rate, the rate of failure, the mathematics of mathematics, the computer, the computer, the mathematics, the computer, the math, the computer, the computer, the math, the math, the The results of the survey are now in the submission of the International Conference. Subscribers and organizers will contribute to the latest version of LGRNNPlus subscription [2]. In the future, I will learn how to learn how to get your opinion and enter the trial class. [1] D.Hattori, Y.Aso, Kurtis J. Swartz, Gerald M. Rubin, L.F. Abbott, Richard Axel. Cell, vol.169, pp. 956 Murray 969, May, (2017). Koichiro Yamauchi., Evolving Systems, vol.14, pp. 437 Murray 460, December, (2022).