論文の概要: Message Passing Descent for Efficient Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08110v1
• Date: Tue, 16 Feb 2021 12:22:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-17 14:59:58.403272
• Title: Message Passing Descent for Efficient Machine Learning
• Title（参考訳）: 効率的な機械学習のためのメッセージパッシングDescent
• Authors: Francesco Concetti, Michael Chertkov
• Abstract要約: 機械学習におけるbfデータフィッティング(DF)問題に対する反復最適化手法を提案する。 このアプローチは、df問題のbfグラフィカルモデル表現に依存している。 本稿では,モデルDF関数の多項式表現に依存する bf Message Passage Descent アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.416484585765027
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new iterative optimization method for the {\bf Data-Fitting} (DF) problem in Machine Learning, e.g. Neural Network (NN) training. The approach relies on {\bf Graphical Model} (GM) representation of the DF problem, where variables are fitting parameters and factors are associated with the Input-Output (IO) data. The GM results in the {\bf Belief Propagation} Equations considered in the {\bf Large Deviation Limit} corresponding to the practically important case when the number of the IO samples is much larger than the number of the fitting parameters. We suggest the {\bf Message Passage Descent} algorithm which relies on the piece-wise-polynomial representation of the model DF function. In contrast with the popular gradient descent and related algorithms our MPD algorithm rely on analytic (not automatic) differentiation, while also (and most importantly) it descents through the rugged DF landscape by \emph{making non local updates of the parameters} at each iteration. The non-locality guarantees that the MPD is not trapped in the local-minima, therefore resulting in better performance than locally-updated algorithms of the gradient-descent type. We illustrate superior performance of the algorithm on a Feed-Forward NN with a single hidden layer and a piece-wise-linear activation function.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習における"bf data-fitting} (df)問題に対する新しい反復最適化手法を提案する。 ニューラルネットワーク(NN)のトレーニング。 このアプローチは DF 問題の {\bf Graphical Model} (GM) 表現に依存しており、変数は適合パラメータであり、要素は入力出力 (IO) データに関連付けられている。 GM は IO サンプルの数が適合パラメータの数よりも遥かに大きい場合に、実際に重要な場合に対応する {\bf Large Deviation Limit} で考慮された {\bf Belief Propagation} 方程式を導出する。 本稿では,モデルDF関数の分節的表現に依存した {\bf Message Passage Descent} アルゴリズムを提案する。 一般的な勾配降下と関連するアルゴリズムとは対照的に、MPDアルゴリズムは解析的(自動ではない)微分に依存し、また(そして最も重要な)パラメータの非局所的な更新を各イテレーションで行うことで、頑丈なDFの風景を下降させる。 非局所性は、mpdが局所極小に閉じ込められないことを保証するため、勾配拡散型の局所更新アルゴリズムよりも優れた性能をもたらす。 本研究では,単一の隠れ層と分割線形活性化関数を有するフィードフォワードnnにおいて,アルゴリズムの優れた性能を示す。

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