論文の概要: An Ode to an ODE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11421v2
• Date: Tue, 23 Jun 2020 01:01:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 04:41:18.878173
• Title: An Ode to an ODE
• Title（参考訳）: ODEへのオード
• Authors: Krzysztof Choromanski, Jared Quincy Davis, Valerii Likhosherstov, Xingyou Song, Jean-Jacques Slotine, Jacob Varley, Honglak Lee, Adrian Weller, Vikas Sindhwani
• Abstract要約: 我々は、O(d) 群上の行列フローに応じて主フローの時間依存パラメータが進化する ODEtoODE と呼ばれるニューラルODE アルゴリズムの新しいパラダイムを提案する。 この2つの流れのネストされたシステムは、訓練の安定性と有効性を提供し、勾配の消滅・爆発問題を確実に解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.97367880223254
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a new paradigm for Neural ODE algorithms, called ODEtoODE, where time-dependent parameters of the main flow evolve according to a matrix flow on the orthogonal group O(d). This nested system of two flows, where the parameter-flow is constrained to lie on the compact manifold, provides stability and effectiveness of training and provably solves the gradient vanishing-explosion problem which is intrinsically related to training deep neural network architectures such as Neural ODEs. Consequently, it leads to better downstream models, as we show on the example of training reinforcement learning policies with evolution strategies, and in the supervised learning setting, by comparing with previous SOTA baselines. We provide strong convergence results for our proposed mechanism that are independent of the depth of the network, supporting our empirical studies. Our results show an intriguing connection between the theory of deep neural networks and the field of matrix flows on compact manifolds.
• Abstract（参考訳）: 直交群 O(d) 上の行列フローに応じて主フローの時間依存パラメータが進化する ODEtoODE と呼ばれるニューラルODE アルゴリズムの新しいパラダイムを提案する。 この2つのフローの入れ子系は、パラメータフローがコンパクト多様体上に存在するように制限され、トレーニングの安定性と有効性を提供し、神経odeのようなディープニューラルネットワークアーキテクチャのトレーニングに本質的に関連する勾配消滅爆発問題を確実に解決する。 その結果,従来のsataベースラインとの比較により,強化学習方針と進化戦略,教師付き学習設定のトレーニング例を示すように,下流モデルが向上する。 我々は,ネットワークの奥行きから独立して提案する機構に対して強い収束結果を与え,実験的な研究を支援する。 その結果、深層ニューラルネットワークの理論とコンパクト多様体上の行列流の場との間に興味深い関係が示されている。

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