Leaky-Integrate-and-Fire Neuron-Like Long-Short-Term-Memory Units as Model System in Computational Biology
Notice bibliographique
Résumé
Biological neural networks encode information very efficiently, and dynamically react to sensory input on very small time scales. In contrast to most contemporary machine learning approaches which rely on rate neurons with continuous output, biological neural networks are based on spiking neurons with quasi-binary discrete output. In Artificial Intelligence (AI) Research, time series data are efficiently encoded in Long-Short- Term-Memory (LSTM) networks. Despite their strength in encoding time series data and making predictions, LSTM units are assumed to be biologically implausible. Nevertheless, recent studies show that LSTM unit networks indeed behave similar to biological neural networks. In this study, we show that a particular choice of parameters for the weights and gates in peephole LSTM units causes these units to show similar dynamic behaviour as biologically plausible leaky integrate-and-fire (LIF) neurons, which represent a simple biologically inspired spiking neuron model. We analyzed the spiking characteristics of the restricted peephole LSTM units and characterize the parameter space, in which these units show certain spiking characteristics. We conclude that tackling complex cognitive tasks with biologically plausible and explainable artificial neural networks is an important step to make progress in both fields, neuroscience and artificial intelligence.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».