Adaptive optimal-control algorithms for brainlike networks.
Notice bibliographique
Résumé
Many neural control systems are at least roughly optimized, but how is optimal control \nlearned in the brain? There are algorithms for this purpose, but in their present forms they aren’t suited for biological neural networks because they rely on a type of communication that isn’t available in the brain, namely weight transport — transmitting the strengths, or “weights”, of individual synapses to other synapses and neurons. Here I show how optimal control can be learned without weight transport. I explore three complementary approaches. In the first, I show that the control-theory \nconcept of feedback linearization can form the basis for a simple mechanism that learns \nroughly optimal control, at least in some sensorimotor tasks. Second, I describe a method based on Pontryagin’s Minimum Principle of optimal control, by which a network without weight transport might achieve optimal open-loop control. Third, I describe a mechanism for building optimal feedback controllers, without weight transport, by a method based on generalized Hamilton-Jacobi-Bellman equations. Finally, I argue that the issues raised in these three projects apply quite broadly, i.e. most control algorithms rely on weight transport in many different ways, but it may be possible to recast them into forms that are free of such transport by the mechanisms I propose.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».