Learning in a Multifield Coherent Ising Machine
Daan de Bos, Marc Serra-Garcia
我们引入了一个耦合振荡器网络,可以从一组示例中学习解决分类任务 - 通过系统的非线性演进执行训练和推理。 我们通过结合三个关键要素来实现学习:长期记忆,存储学习反应,类似于生物大脑中的突触;存储神经激活的短期记忆,类似于神经元的放电模式;以及更新突触响应新实例的进化定律,灵感来自突触可塑性。 在基于波的信息处理器(如超材料)中实现所有三个元素都是一个重大挑战。 在这里,我们通过利用材料多稳定来实现长期记忆,并利用对称性和热噪声来实现学习规则来解决它。 我们的分析表明,学习机制虽然受到突触可塑性的启发,但也与细菌进化策略相似,其中突变率在有毒刺激的存在下增加。
We introduce a network of coupled oscillators that can learn to solve a classification task from a set of examples – performing both training and inference through the nonlinear evolution of the system. We accomplish this by combining three key elements to achieve learning: A long-term memory that stores learned responses, analogous to the synapses in biological brains; a short-term memory that stores the neural activations, similar to the firing patterns of neurons; and an evolution law that up...