基于连接组的储备计算机中的多功能性
机器学习
2023-06-06 v1 神经与进化计算
摘要
多功能性描述神经网络在不改变其网络连接的情况下执行多个互斥任务的能力；这是储备计算机器学习范式中的一个新兴关注领域。多功能性已在人类及其他动物的脑中被观察到：特别是在果蝇的侧角中。在本工作中，我们将果蝇侧角的连接组移植到一个储备计算机（RC）中，并利用“见双”问题作为基准测试，研究这个“果蝇 RC”（FFRC）表现出多功能性的程度。我们进一步探究了该 FFRC 在改变网络谱半径时如何实现多功能性的动力学。与广泛使用的 Erdős-Rényi 储备计算机（ERRC）相比，我们报告称 FFRC 表现出更强的多功能性容量；在更宽的超参数范围内具有多功能性；并且远超出先前观察到的谱半径极限（在此极限内 ERRC 的动力学变得混沌）解决了见双问题。
引用
@article{arxiv.2306.01885,
title = {Multifunctionality in a Connectome-Based Reservoir Computer},
author = {Jacob Morra and Andrew Flynn and Andreas Amann and Mark Daley},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.01885},
year = {2023}
}
备注
6 pages, 6 figures