Reinforcing feature distributions of hidden units of Boltzmann machine using correlations
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces and analyses the method of applying Neuroscience methods to Boltzmann Machine, involving a combination of cognitive psychology, information theory, and dynamical systems. We utilized the emergent property of the probability of hidden layers to find the pattern of how units are behaving when stimulated by the visual layer and research into enhancing the predictive encoding capability of the encoding layer. We measure the connections and links between the units of the encoding layer by approximating it with the probability distribution of two units' activation behaviours. For example, the portion of the Auditory cortex responsible for processing auditory information, such as music, differs from the sections responsible for processing visual information, although they can still be linked and active concurrently. Besides, Neurons can modify their connections by learning new information and reinforcing the connections that have been utilized more frequently, and forgetting the connections if the probability distributions of two units diverge much. The Boltzmann machine is the probabilistic inference machine for ground truth using the free energy principle. The latter has stepped further from the concept to interpret cortical responses as a fundamental of intelligent agency. With simple and random interactions of each neuron, this 'intelligent agency' could achieve sophisticated functions in a specific area of a brain. Randomness is also a vital aspect of learning since it may achieve balance and embrace regularities according to Ramsey's Theory.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».