Biologically inspired artificial neural networks (Q84145): Difference between revisions
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(Created claim: summary (P836): Le modèle des réseaux neuronaux artificiels (SSN) était basé sur des analogies avec des contreparties biologiques, comme un modèle simplifié du neurone ou le système des neurones de la rétine de l’œil. En raison de la complexité croissante et des difficultés à développer des méthodes d’apprentissage SSN profondes efficaces, les réseaux neuronaux artificiels ont dominé des solutions basées sur des structures algébriques. Actuellement, les approch...) |
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Le modèle des réseaux neuronaux artificiels (SSN) était basé sur des analogies avec des contreparties biologiques, comme un modèle simplifié du neurone ou le système des neurones de la rétine de l’œil. En raison de la complexité croissante et des difficultés à développer des méthodes d’apprentissage SSN profondes efficaces, les réseaux neuronaux artificiels ont dominé des solutions basées sur des structures algébriques. Actuellement, les approches avancées d’apprentissage automatique telles que l’apprentissage profond présentent un certain nombre de caractéristiques indésirables telles que l’oubli, la susceptibilité à des exemples frauduleux, nécessitant un large éventail de formations et un apprentissage lent. Aucune de ces caractéristiques n’existe dans le contexte de l’activité biologique du cerveau, ce qui suggère qu’il serait bénéfique de revenir à une inspiration plus forte du SSN par le biais des systèmes neuronaux biologiques. L’objectif du projet est d’analyser le comportement de haut niveau des systèmes neuronaux et de construire des modèles SSN innovants en proposant de nouveaux paradigmes d’apprentissage et de nouvelles architectures pour les modèles de calcul (French) | |||||||||||||||
| Property / summary: Le modèle des réseaux neuronaux artificiels (SSN) était basé sur des analogies avec des contreparties biologiques, comme un modèle simplifié du neurone ou le système des neurones de la rétine de l’œil. En raison de la complexité croissante et des difficultés à développer des méthodes d’apprentissage SSN profondes efficaces, les réseaux neuronaux artificiels ont dominé des solutions basées sur des structures algébriques. Actuellement, les approches avancées d’apprentissage automatique telles que l’apprentissage profond présentent un certain nombre de caractéristiques indésirables telles que l’oubli, la susceptibilité à des exemples frauduleux, nécessitant un large éventail de formations et un apprentissage lent. Aucune de ces caractéristiques n’existe dans le contexte de l’activité biologique du cerveau, ce qui suggère qu’il serait bénéfique de revenir à une inspiration plus forte du SSN par le biais des systèmes neuronaux biologiques. L’objectif du projet est d’analyser le comportement de haut niveau des systèmes neuronaux et de construire des modèles SSN innovants en proposant de nouveaux paradigmes d’apprentissage et de nouvelles architectures pour les modèles de calcul (French) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Le modèle des réseaux neuronaux artificiels (SSN) était basé sur des analogies avec des contreparties biologiques, comme un modèle simplifié du neurone ou le système des neurones de la rétine de l’œil. En raison de la complexité croissante et des difficultés à développer des méthodes d’apprentissage SSN profondes efficaces, les réseaux neuronaux artificiels ont dominé des solutions basées sur des structures algébriques. Actuellement, les approches avancées d’apprentissage automatique telles que l’apprentissage profond présentent un certain nombre de caractéristiques indésirables telles que l’oubli, la susceptibilité à des exemples frauduleux, nécessitant un large éventail de formations et un apprentissage lent. Aucune de ces caractéristiques n’existe dans le contexte de l’activité biologique du cerveau, ce qui suggère qu’il serait bénéfique de revenir à une inspiration plus forte du SSN par le biais des systèmes neuronaux biologiques. L’objectif du projet est d’analyser le comportement de haut niveau des systèmes neuronaux et de construire des modèles SSN innovants en proposant de nouveaux paradigmes d’apprentissage et de nouvelles architectures pour les modèles de calcul (French) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 30 November 2021
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Revision as of 16:27, 30 November 2021
Project Q84145 in Poland
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Biologically inspired artificial neural networks |
Project Q84145 in Poland |
Statements
19,701,875.0 zloty
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19,701,875.0 zloty
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100.0 percent
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1 September 2019
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31 August 2023
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UNIWERSYTET JAGIELLOŃSKI
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Model sztucznych sieci (SSN) neuronowych powstał w oparciu o analogie do biologicznych odpowiedników, takich jak uproszczony model neuronu czy układ neuronów siatkówki oka. Ze względu na rosnącą złożoność oraz problemy z wypracowaniem efektywnych metod uczenia głębokich SSN, sztuczne sieci neuronowe zdominowały rozwiązania bazujące na strukturach algebraicznych. Obecnie zaawansowane podejścia w uczeniu maszynowym takie jak głębokie uczenie wykazują szereg niepożądanych cech, takich jak zapominanie, podatność na oszukańcze przykłady, wymaganie dużego zbioru treningowego i powolne uczenie. Żadna z tych cech nie występuje w kontekście działania biologicznego mózgu co sugeruje, że korzystny byłby powrót do mocniejszej inspiracji SSN przy pomocy biologicznych systemów neuronalnych. Celem projektu jest analiza wysoko-poziomowych zachowań systemów neuronalnych i budowa nowatorskich modeli SSN poprzez zaproponowanie nowych paradygmatów uczenia i nowych architektur modeli obliczeniowych (Polish)
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The model of artificial neural nets (SSNs) is based on analogies to biological counterparts, such as a simplified model of neuron and retinal neurons. Due to increasing complexity and problems with the development of effective methods of deep learning of SSNs, artificial neural networks dominated solutions based on algebraic structures. Currently advanced approaches in machine learning such as deep learning exhibit a number of undesirable features such as forgetting, vulnerability to fraudulent examples, requiring a large training set, and slow learning. None of these features occur in the context of brain biological activity, suggesting that it would be beneficial to return to a stronger inspiration of SSNs with the help of biological neuronal systems. The aim of the project is to analyse the high-level behaviour of neuronal systems and to build innovative SSN models by proposing new learning paradigms and new architectures of computational models (English)
14 October 2020
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Le modèle des réseaux neuronaux artificiels (SSN) était basé sur des analogies avec des contreparties biologiques, comme un modèle simplifié du neurone ou le système des neurones de la rétine de l’œil. En raison de la complexité croissante et des difficultés à développer des méthodes d’apprentissage SSN profondes efficaces, les réseaux neuronaux artificiels ont dominé des solutions basées sur des structures algébriques. Actuellement, les approches avancées d’apprentissage automatique telles que l’apprentissage profond présentent un certain nombre de caractéristiques indésirables telles que l’oubli, la susceptibilité à des exemples frauduleux, nécessitant un large éventail de formations et un apprentissage lent. Aucune de ces caractéristiques n’existe dans le contexte de l’activité biologique du cerveau, ce qui suggère qu’il serait bénéfique de revenir à une inspiration plus forte du SSN par le biais des systèmes neuronaux biologiques. L’objectif du projet est d’analyser le comportement de haut niveau des systèmes neuronaux et de construire des modèles SSN innovants en proposant de nouveaux paradigmes d’apprentissage et de nouvelles architectures pour les modèles de calcul (French)
30 November 2021
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Identifiers
POIR.04.04.00-00-14DE/18
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