論文の概要: Deep Learning with a Classifier System: Initial Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01118v1
• Date: Mon, 1 Mar 2021 16:40:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 16:11:11.850660
• Title: Deep Learning with a Classifier System: Initial Results
• Title（参考訳）: 分類器システムによる深層学習:初期結果
• Authors: Richard J. Preen and Larry Bull
• Abstract要約: 本稿では,ディープニューラルネットワークを用いた適応計算が可能な学習分類器システムを用いた最初の結果を示す。 最大予測誤差を達成した後、性能を維持しつつ、重みとユニットの数を自動で削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article presents the first results from using a learning classifier system capable of performing adaptive computation with deep neural networks. Individual classifiers within the population are composed of two neural networks. The first acts as a gating or guarding component, which enables the conditional computation of an associated deep neural network on a per instance basis. Self-adaptive mutation is applied upon reproduction and prediction networks are refined with stochastic gradient descent during lifetime learning. The use of fully-connected and convolutional layers are evaluated on handwritten digit recognition tasks where evolution adapts (i) the gradient descent learning rate applied to each layer (ii) the number of units within each layer, i.e., the number of fully-connected neurons and the number of convolutional kernel filters (iii) the connectivity of each layer, i.e., whether each weight is active (iv) the weight magnitudes, enabling escape from local optima. The system automatically reduces the number of weights and units while maintaining performance after achieving a maximum prediction error.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ディープニューラルネットワークを用いた適応計算が可能な学習分類器システムを用いた最初の結果を示す。 集団内の個々の分類器は2つのニューラルネットワークで構成されている。 1つ目はゲーティングまたはガードコンポーネントとして動作し、インスタンスごとに関連するディープニューラルネットワークの条件付き計算を可能にする。 自己適応突然変異は再生に応用され、予測ネットワークは生涯学習中に確率勾配降下で洗練される。 完全連結型及び畳み込み型層の使用は、(i)各層に適用される勾配降下学習率、(ii)各層内の単位数、すなわち、完全連結型ニューロンの数と畳み込み型カーネルフィルタの数、(iii)各層の接続数、(iv)各重みがアクティブであるかどうか、(iv)局所最適度からの脱出を可能にする手書きデジタル認識タスクにおいて評価される。 最大予測誤差を達成した後、性能を維持しつつ、重みとユニットの数を自動で削減する。

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