Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semi-supervised learning with Bayesian Confidence Propagation Neural Network

論文の概要: Semi-supervised learning with Bayesian Confidence Propagation Neural Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15546v1
Date: Tue, 29 Jun 2021 16:29:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-30 17:41:24.745857
Title: Semi-supervised learning with Bayesian Confidence Propagation Neural Network
Title（参考訳）: Bayesian Confidence Propagation Neural Networkを用いた半教師付き学習
Authors: Naresh Balaji Ravichandran, Anders Lansner, Pawel Herman
Abstract要約: ラベルの少ないデータから内部表現を学習することは、機械学習研究に有用である。近年の研究では、これらのネットワークがベイジアン・ヘビアン学習規則を用いてデータから有用な内部表現を学習できることが示されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Learning internal representations from data using no or few labels is useful for machine learning research, as it allows using massive amounts of unlabeled data. In this work, we use the Bayesian Confidence Propagation Neural Network (BCPNN) model developed as a biologically plausible model of the cortex. Recent work has demonstrated that these networks can learn useful internal representations from data using local Bayesian-Hebbian learning rules. In this work, we show how such representations can be leveraged in a semi-supervised setting by introducing and comparing different classifiers. We also evaluate and compare such networks with other popular semi-supervised classifiers.
Abstract（参考訳）: ラベルなしのデータから内部表現を学ぶことは、大量のラベルなしデータを使用することを可能にする機械学習研究に有用である。本研究では,BCPNN(Bayes Confidence Propagation Neural Network)モデルを用いた。近年,これらのネットワークがベイズ・ヘビー語学習規則を用いて,データから有用な内部表現を学習できることが実証されている。本稿では,これらの表現を半教師設定でどのように活用できるかを,分類器の分類・比較によって示す。また,このネットワークを他の一般的な半教師付き分類器と比較した。

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