Zobrazeno 1 - 10
of 66
pro vyhledávání: '"Lindsey, Jack"'
The utility of a learned neural representation depends on how well its geometry supports performance in downstream tasks. This geometry depends on the structure of the inputs, the structure of the target outputs, and the architecture of the network.
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2401.13558
Autor:
Lippl, Samuel, Lindsey, Jack W.
Neural networks are often trained on multiple tasks, either simultaneously (multi-task learning, MTL) or sequentially (pretraining and subsequent finetuning, PT+FT). In particular, it is common practice to pretrain neural networks on a large auxiliar
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.02396
Autor:
Lindsey, Jack, Litwin-Kumar, Ashok
Animal behavior is driven by multiple brain regions working in parallel with distinct control policies. We present a biologically plausible model of off-policy reinforcement learning in the basal ganglia, which enables learning in such an architectur
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2207.00636
Autor:
Lindsey, Jack, Aimone, James B
In this work we develop a model of predictive learning on neuromorphic hardware. Our model uses the on-chip plasticity capabilities of the Loihi chip to remember observed sequences of events and use this memory to generate predictions of future event
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2205.00643
Autor:
Lindsey, Jack, Litwin-Kumar, Ashok
Interest in biologically inspired alternatives to backpropagation is driven by the desire to both advance connections between deep learning and neuroscience and address backpropagation's shortcomings on tasks such as online, continual learning. Howev
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2006.09549
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
International Conference on Learning Representations, 2019 https://openreview.net/forum?id=S1xq3oR5tQ
The visual system is hierarchically organized to process visual information in successive stages. Neural representations vary drastically across the first stages of visual processing: at the output of the retina, ganglion cell receptive fields (RFs)
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1901.00945
Autor:
Lindsey, Jack
Recurrent neural networks with differentiable attention mechanisms have had success in generative and classification tasks. We show that the classification performance of such models can be enhanced by guiding a randomly initialized model to attend t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1712.05652
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.