論文の概要: A Neural Network Based on First Principles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07469v1
• Date: Tue, 18 Feb 2020 10:16:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 19:25:12.243165
• Title: A Neural Network Based on First Principles
• Title（参考訳）: 第一原理に基づくニューラルネットワーク
• Authors: Paul M Baggenstoss
• Abstract要約: ニューラルネットワークは、各層が線形次元還元変換から始まると仮定して、第一原理から導かれる。 この手法は最大エントロピー(MaxEnt)の原理に訴え、各層の入力データの後方分布を求める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.554038901140949
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, a Neural network is derived from first principles, assuming only that each layer begins with a linear dimension-reducing transformation. The approach appeals to the principle of Maximum Entropy (MaxEnt) to find the posterior distribution of the input data of each layer, conditioned on the layer output variables. This posterior has a well-defined mean, the conditional mean estimator, that is calculated using a type of neural network with theoretically-derived activation functions similar to sigmoid, softplus, and relu. This implicitly provides a theoretical justification for their use. A theorem that finds the conditional distribution and conditional mean estimator under the MaxEnt prior is proposed, unifying results for special cases. Combining layers results in an auto-encoder with conventional feed-forward analysis network and a type of linear Bayesian belief network in the reconstruction path.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,各層が線形次元還元変換から始まることを前提として,第一原理からニューラルネットワークを導出する。 このアプローチは、最大エントロピー(最大エントロピー)の原理に訴え、各層の入力データの後方分布を、層出力変数に基づいて求める。 この後方にはよく定義された平均である条件付き平均推定器があり、理論上はsgmoid、softplus、reluに似た活性化関数を持つニューラルネットワークの一種を用いて計算される。 これは暗黙的にそれらの使用の理論的正当化を提供する。 MaxEnt以前の条件分布と条件平均推定器を求める定理が提案され、特別の場合の結果が統一される。 層を組み合わせると、従来のフィードフォワード分析ネットワークと、再構成経路における線形ベイズ信念ネットワークの一種との自動エンコーダが生成される。

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