While artificial neural networks (ANNs) have been widely adopted in machine learning, researchers are increasingly obsessed by the gaps between ANNs and biological neural networks (BNNs). In this paper, we propose a framework named as Evolutionary Plastic Recurrent Neural Networks} (EPRNN). Inspired by BNN, EPRNN composes Evolution Strategies, Plasticity Rules, and Recursion-based Learning all in one meta learning framework for generalization to different tasks. More specifically, EPRNN incorporates with nested loops for meta learning -- an outer loop searches for optimal initial parameters of the neural network and learning rules; an inner loop adapts to specific tasks. In the inner loop of EPRNN, we effectively attain both long term memory and short term memory by forging plasticity with recursion-based learning mechanisms, both of which are believed to be responsible for memristance in BNNs. The inner-loop setting closely simulate that of BNNs, which neither query from any gradient oracle for optimization nor require the exact forms of learning objectives. To evaluate the performance of EPRNN, we carry out extensive experiments in two groups of tasks: Sequence Predicting, and Wheeled Robot Navigating. The experiment results demonstrate the unique advantage of EPRNN compared to state-of-the-arts based on plasticity and recursion while yielding comparably good performance against deep learning based approaches in the tasks. The experiment results suggest the potential of EPRNN to generalize to variety of tasks and encourage more efforts in plasticity and recursion based learning mechanisms.


翻译:虽然在机器学习中广泛采用人工神经网络(ANNS),但研究人员日益对ANNS和生物神经网络(BNNS)之间的差距着迷。在本文中,我们提议了一个称为进化塑料常态神经网络(EPRNN)的框架。受到BNN、ENPRNN的启发,它组成了进化战略、可塑性规则以及基于回溯的学习,全部在一个元学习框架中,以便概括到不同的任务。更具体地说,ERNNNNE结合了嵌入的元学习循环 -- -- 一个外环搜索神经网络和生物神经网络(BNNNS)的最佳初始参数;一个内环适应具体的任务。在EPRNNNNE的内环环环中,我们有效地实现长期的记忆和短期记忆,方法是利用以回溯性学习为基础的学习机制(两者都被认为对BNNNS的回溯性具有共性)。 内嵌式模拟了BNNNP的密切模拟,既不从任何梯度的梯度或触觉变现,也不要求确切的学习目标形式。要评价EPRNNNNER的绩效,同时将进行广泛的实验,同时将展示基于E的周期性工作的成果与基于S-NBNBR的周期性工作。

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神经网络(Neural Networks)是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(ENNS)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络提供了一个论坛,以发展和培育一个国际社会的学者和实践者感兴趣的所有方面的神经网络和相关方法的计算智能。神经网络欢迎高质量论文的提交,有助于全面的神经网络研究,从行为和大脑建模,学习算法,通过数学和计算分析,系统的工程和技术应用,大量使用神经网络的概念和技术。这一独特而广泛的范围促进了生物和技术研究之间的思想交流,并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此,神经网络编委会代表的专家领域包括心理学,神经生物学,计算机科学,工程,数学,物理。该杂志发表文章、信件和评论以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学,神经科学,学习系统,数学和计算分析、工程和应用。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/
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