論文の概要: Backprojection for Training Feedforward Neural Networks in the Input and Feature Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04573v1
• Date: Sun, 5 Apr 2020 20:53:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 12:18:08.318004
• Title: Backprojection for Training Feedforward Neural Networks in the Input and Feature Spaces
• Title（参考訳）: 入力空間と特徴空間におけるフィードフォワードニューラルネットワークの学習支援
• Authors: Benyamin Ghojogh, Fakhri Karray, Mark Crowley
• Abstract要約: 本稿では,バックプロパゲーションよりもかなり高速なフィードフォワードニューラルネットワークのトレーニングアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは、それぞれバックプロジェクションとカーネルバックプロジェクションと呼ばれる入力空間と特徴空間の両方に利用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.323996999894002
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: After the tremendous development of neural networks trained by backpropagation, it is a good time to develop other algorithms for training neural networks to gain more insights into networks. In this paper, we propose a new algorithm for training feedforward neural networks which is fairly faster than backpropagation. This method is based on projection and reconstruction where, at every layer, the projected data and reconstructed labels are forced to be similar and the weights are tuned accordingly layer by layer. The proposed algorithm can be used for both input and feature spaces, named as backprojection and kernel backprojection, respectively. This algorithm gives an insight to networks with a projection-based perspective. The experiments on synthetic datasets show the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: バックプロパゲーションによってトレーニングされたニューラルネットワークの膨大な開発の後、ニューラルネットワークを訓練し、ネットワークに対するさらなる洞察を得るための他のアルゴリズムを開発するのは良いタイミングです。 本稿では,バックプロパゲーションよりもかなり高速にフィードフォワードニューラルネットワークを訓練するための新しいアルゴリズムを提案する。 この方法は、各層で投影されたデータと再構成されたラベルが類似し、重みが層ごとに調整される投影と再構成に基づいている。 提案アルゴリズムは、それぞれバックプロジェクションとカーネルバックプロジェクションと呼ばれる入力空間と特徴空間の両方に利用できる。 このアルゴリズムは、プロジェクションに基づく視点でネットワークに洞察を与える。 合成データセットに関する実験により,提案手法の有効性が示された。

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