Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dynamic Bayesian Neural Networks

論文の概要: Dynamic Bayesian Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06963v2
Date: Wed, 24 Jun 2020 14:29:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-13 02:56:28.397041
Title: Dynamic Bayesian Neural Networks
Title（参考訳）: 動的ベイズ型ニューラルネットワーク
Authors: Lorenzo Rimella and Nick Whiteley
Abstract要約: 私たちは、Hidden Markov Neural Networkと呼ばれる時間進化型ニューラルネットワークを定義します。フィードフォワードニューラルネットワークの重みは、隠れマルコフモデルの隠れ状態によってモデル化される。フィルタリングアルゴリズムは、重みを経る時間に進化する時間に対する変動近似を学習するために用いられる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.28438857884398
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We define an evolving in time Bayesian neural network called a Hidden Markov neural network. The weights of a feed-forward neural network are modelled with the hidden states of a Hidden Markov model, whose observed process is given by the available data. A filtering algorithm is used to learn a variational approximation to the evolving in time posterior over the weights. Training is pursued through a sequential version of Bayes by Backprop Blundell et al. 2015, which is enriched with a stronger regularization technique called variational DropConnect. The experiments test variational DropConnect on MNIST and display the performance of Hidden Markov neural networks on time series.
Abstract（参考訳）: ヒドゥンマルコフニューラルネットワーク(Hidden Markov Neural Network)と呼ばれるベイズ型ニューラルネットワークの進化を定義する。フィードフォワードニューラルネットワークの重みは、観測されたプロセスが利用可能なデータによって与えられるHidden Markovモデルの隠れ状態によってモデル化される。フィルタリングアルゴリズムは、重みを経る時間に進化する時間に対する変動近似を学習するために用いられる。トレーニングはバックプロップのbrendell et al. 2015によるベイズのシーケンシャルバージョンを通じて実施される。実験はmnist上の変分ドロップ接続をテストし,時系列における隠れマルコフニューラルネットワークの性能を示す。

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