Fugu-MT 論文翻訳(概要): A novel Deep Neural Network architecture for non-linear system identification

論文の概要: A novel Deep Neural Network architecture for non-linear system identification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03078v1
Date: Sun, 6 Jun 2021 10:06:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-08 17:51:25.152962
Title: A novel Deep Neural Network architecture for non-linear system identification
Title（参考訳）: 非線形システム同定のための新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャ
Authors: Luca Zancato, Alessandro Chiuso
Abstract要約: 非線形システム識別のための新しいDeep Neural Network (DNN)アーキテクチャを提案する。メモリシステムにインスパイアされたインダクティブバイアス(アーキテクチャ)と正規化(損失関数)を導入する。このアーキテクチャは、利用可能なデータのみに基づいて、自動的な複雑性の選択を可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 78.69776924618505
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present a novel Deep Neural Network (DNN) architecture for non-linear system identification. We foster generalization by constraining DNN representational power. To do so, inspired by fading memory systems, we introduce inductive bias (on the architecture) and regularization (on the loss function). This architecture allows for automatic complexity selection based solely on available data, in this way the number of hyper-parameters that must be chosen by the user is reduced. Exploiting the highly parallelizable DNN framework (based on Stochastic optimization methods) we successfully apply our method to large scale datasets.
Abstract（参考訳）: 非線形システム識別のための新しいDeep Neural Network (DNN)アーキテクチャを提案する。 DNN表現力の制約により一般化を促進する。そのために,メモリのフェージングに触発されて,帰納バイアス(アーキテクチャ上)と正規化(損失関数上)を導入する。このアーキテクチャにより、利用可能なデータのみに基づいた自動複雑性選択が可能となり、これにより、ユーザが選択しなければならないハイパーパラメータの数が削減される。高度に並列化可能なDNNフレームワーク(確率最適化法に基づく)を発明し,大規模データセットに適用した。

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