論文の概要: Deep Neural Networks as Point Estimates for Deep Gaussian Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04504v1
• Date: Mon, 10 May 2021 16:55:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 15:14:21.353142
• Title: Deep Neural Networks as Point Estimates for Deep Gaussian Processes
• Title（参考訳）: 深いガウス過程のポイント推定としてのディープニューラルネットワーク
• Authors: Vincent Dutordoir, James Hensman, Mark van der Wilk, Carl Henrik Ek, Zoubin Ghahramani, Nicolas Durrande
• Abstract要約: 本稿では,DGPの近似的な後進平均がディープニューラルネットワーク(DNN)と同じ数学的構造を持つスパース変分近似を提案する。 我々は、GP後方平均をReLU基底関数の和として表すドメイン間変換を求めることで、ReLU DNNと同等のDGPを前方通過させる。 実験は、現在のDGP法と比較して精度の向上とトレーニングの高速化を実証し、良好な予測不確実性を維持します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.585609003513625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Gaussian processes (DGPs) have struggled for relevance in applications due to the challenges and cost associated with Bayesian inference. In this paper we propose a sparse variational approximation for DGPs for which the approximate posterior mean has the same mathematical structure as a Deep Neural Network (DNN). We make the forward pass through a DGP equivalent to a ReLU DNN by finding an interdomain transformation that represents the GP posterior mean as a sum of ReLU basis functions. This unification enables the initialisation and training of the DGP as a neural network, leveraging the well established practice in the deep learning community, and so greatly aiding the inference task. The experiments demonstrate improved accuracy and faster training compared to current DGP methods, while retaining favourable predictive uncertainties.
• Abstract（参考訳）: ディープガウス過程 (DGP) はベイズ推論に関連する問題とコストのため、応用の関連性に苦慮している。 本稿では,DGPの近似後部平均がDeep Neural Network (DNN) と同じ数学的構造を持つ部分変動近似法を提案する。 我々は、GP後方平均をReLU基底関数の和として表すドメイン間変換を求めることで、ReLU DNNと同等のDGPを前方通過させる。 この統合により、ニューラルネットワークとしてのdgpの初期化とトレーニングが可能になり、ディープラーニングコミュニティで確立されたプラクティスを活用して、推論タスクを大いに支援する。 実験では、現在のDGP法と比較して精度の向上と訓練の高速化が示された。

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