Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hindsight Network Credit Assignment

論文の概要: Hindsight Network Credit Assignment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12351v1
Date: Tue, 24 Nov 2020 20:16:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-21 12:25:09.340563
Title: Hindsight Network Credit Assignment
Title（参考訳）: Hindsight Networkのクレジットアサインメント
Authors: Kenny Young
Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークの新しい学習手法であるHNCAを提案する。 HNCAは、ネットワーク内の直近の子供の出力にどのように影響するかに基づいて、各ニューロンの出力にクレジットを割り当てる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.370633147306388
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present Hindsight Network Credit Assignment (HNCA), a novel learning method for stochastic neural networks, which works by assigning credit to each neuron's stochastic output based on how it influences the output of its immediate children in the network. We prove that HNCA provides unbiased gradient estimates while reducing variance compared to the REINFORCE estimator. We also experimentally demonstrate the advantage of HNCA over REINFORCE in a contextual bandit version of MNIST. The computational complexity of HNCA is similar to that of backpropagation. We believe that HNCA can help stimulate new ways of thinking about credit assignment in stochastic compute graphs.
Abstract（参考訳）: HNCA(Hindsight Network Credit Assignment)は、確率的ニューラルネットワークの新しい学習方法であり、ネットワーク内の直近の子どもの出力にどのように影響するかに基づいて、各ニューロンの確率的出力にクレジットを割り当てることによって機能する。我々は、HNCAがREINFORCE推定器と比較してばらつきを低減しつつ、偏りのない勾配推定を行うことを示した。また,MNISTの文脈的包括バージョンにおいて,REINFORCEに対するHNCAの利点を実験的に実証した。 HNCAの計算複雑性はバックプロパゲーションと似ている。我々は、HNCAが確率計算グラフにおける信用割当に関する新しい考え方を刺激する助けになると信じている。

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