Dendrites decrease the synaptic weight resolution necessary to implement linearly separable computations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In theory, neurons modelled as single layer perceptrons can implement all linearly separable computations. In practice, however, these computations may require arbitrarily precise synaptic weights. This is a strong constraint since both, biological neurons and their artificial counterparts, have to cope with limited precision. Here, we explore how the non-linear processing in dendrites helps overcoming this constraint. We start by finding a class of computations which requires increasing precision with the number of inputs in a perceptron and show that it can be implemented without this constraint in a neuron with sub-linear subunits. Then, we complement this analytical study by a simulation of a biophysical neuron model with two passive dendrites and a soma, and show that it can implement this computation. This works demonstrates a new role of dendrites in neural computation: by distributing the computation across independent subunits, the same computation can be performed more efficiently with less precise tuning of the synaptic weights. We hope that this works not only offers new insight into the importance of dendrites for biological neurons, but also paves the way for new, more efficient architectures of artificial neuromorphic chips. Author Summary In theory, we know how much neurons can compute, in practice, the number of possible synaptic weights values limits their computation capacity. Such a limitation holds true for artificial and synthetic neurons. We introduce here a computation where the required means evolve significantly with the number of inputs, this poses a problem as neurons receive multiple thousands of inputs. We study here how the neurons’ receptive element-called dendrites-can mitigate such a problem. We show that, without dendrites, the largest synaptic weight need to be multiple orders of magnitude larger than the smallest to implement the computation. Yet a neuron with dendrites implements the same computation with constant synaptic weights whatever the number of inputs. This study paves the way for the use of dendritic neurons in a new generation of artificial neural network and neuromorphic chips with a considerably better cost-benefit balance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».