{"id":21572,"date":"2023-09-13T02:00:23","date_gmt":"2023-09-13T02:00:23","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=21572"},"modified":"2023-09-13T02:00:23","modified_gmt":"2023-09-13T02:00:23","slug":"nuevo-metodo-de-aprendizaje-para-redes-neuronales-artificiales-inspirado-en-el-cerebro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=21572","title":{"rendered":"Nuevo m\u00e9todo de aprendizaje para redes neuronales artificiales inspirado en el cerebro"},"content":{"rendered":"
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Un grupo de investigadores del Instituto de Automatizaci\u00f3n de la Academia de Ciencias de China (CAS<\/a>) y sus colaboradores han propuesto un novedoso m\u00e9todo de aprendizaje inspirado en el cerebro (NACA) basado en la plasticidad dependiente de la modulaci\u00f3n neuronal, que puede ayudar a mitigar el olvido catastr\u00f3fico en las redes neuronales artificiales y de picos (ANN y SNN).<\/p>\n

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El nuevo m\u00e9todo resuelve el problema del olvido catastr\u00f3fico que afecta al algoritmo de aprendizaje de retropropagaci\u00f3n.<\/figcaption><\/figure>\n

El olvido catastr\u00f3fico es un problema innato del algoritmo de aprendizaje de retropropagaci\u00f3n, que afecta a las redes neuronales artificiales y de picos. Para resolver este problema, el m\u00e9todo planteado por los investigadores se basa en un modelo matem\u00e1tico de la v\u00eda de modulaci\u00f3n neuronal en forma de codificaci\u00f3n matricial. Despu\u00e9s de recibir la se\u00f1al de est\u00edmulo, se generan se\u00f1ales de supervisi\u00f3n de dopamina de diferente intensidad, que afectan a\u00fan m\u00e1s a la plasticidad sin\u00e1ptica y neuronal local.<\/p>\n

NACA admite el uso de m\u00e9todos de aprendizaje de flujo directo puro para entrenar tanto ANN como SNN. A trav\u00e9s del soporte de difusi\u00f3n global de dopamina, se sincroniza con la se\u00f1al de entrada e incluso propaga informaci\u00f3n antes de la se\u00f1al de entrada. Junto con el ajuste selectivo de la plasticidad dependiente del momento del pico, NACA exhibe ventajas significativas en la r\u00e1pida convergencia y la mitigaci\u00f3n del olvido catastr\u00f3fico.<\/p>\n

Pruebas con patrones de im\u00e1genes y voz<\/h2>\n

En dos tareas t\u00edpicas de reconocimiento de patrones de imagen y voz, el equipo de investigaci\u00f3n evalu\u00f3 la precisi\u00f3n y el costo computacional del algoritmo NACA. En las pruebas, que utilizaron conjuntos de datos est\u00e1ndar de clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes (MNIST) y reconocimiento de voz, NACA logr\u00f3 una mayor precisi\u00f3n de clasificaci\u00f3n (aproximadamente 1,92%) y un menor consumo de energ\u00eda de aprendizaje (aproximadamente 98%).<\/p>\n

Adem\u00e1s, el equipo de investigaci\u00f3n se centr\u00f3 en probar la capacidad de aprendizaje continuo de NACA en el aprendizaje continuo en clase y ampli\u00f3 la modulaci\u00f3n neuronal al rango de plasticidad neuronal.<\/p>\n

En las cinco tareas principales de aprendizaje continuo de diferentes categor\u00edas (incluidos n\u00fameros escritos a mano MNIST continuos, letras escritas a mano del alfabeto continuo, s\u00edmbolos matem\u00e1ticos escritos a mano, im\u00e1genes naturales continuas y gestos din\u00e1micos continuos), NACA mostr\u00f3 un menor consumo de energ\u00eda en comparaci\u00f3n con la propagaci\u00f3n hacia atr\u00e1s y algoritmos de consolidaci\u00f3n de peso el\u00e1stico, al tiempo que podr\u00edan mitigar en gran medida problemas de olvido catastr\u00f3ficos.<\/p>\n

La entrada Nuevo m\u00e9todo de aprendizaje para redes neuronales artificiales inspirado en el cerebro<\/a> aparece primero en CASADOMO<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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