Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural networks with trainable matrix activation functions

論文の概要: Neural networks with trainable matrix activation functions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09948v5
Date: Mon, 28 Oct 2024 05:40:19 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-30 20:19:49.999441
Title: Neural networks with trainable matrix activation functions
Title（参考訳）: トレーニング可能な行列活性化関数を持つニューラルネットワーク
Authors: Zhengqi Liu, Shuhao Cao, Yuwen Li, Ludmil Zikatanov,
Abstract要約: この研究は、行列値の活性化関数を構成するための体系的なアプローチを開発する。提案した活性化関数は、重みとバイアスベクトルとともに訓練されたパラメータに依存する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.999703756441757
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Abstract: The training process of neural networks usually optimize weights and bias parameters of linear transformations, while nonlinear activation functions are pre-specified and fixed. This work develops a systematic approach to constructing matrix-valued activation functions whose entries are generalized from ReLU. The activation is based on matrix-vector multiplications using only scalar multiplications and comparisons. The proposed activation functions depend on parameters that are trained along with the weights and bias vectors. Neural networks based on this approach are simple and efficient and are shown to be robust in numerical experiments.
Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークのトレーニングプロセスは通常、線形変換の重みとバイアスパラメータを最適化する。本研究では、ReLUからエントリを一般化した行列値活性化関数を構築するための体系的なアプローチを開発する。この活性化はスカラー乗算と比較のみを用いた行列ベクトル乗法に基づいている。提案した活性化関数は、重みとバイアスベクトルとともに訓練されたパラメータに依存する。このアプローチに基づくニューラルネットワークは単純で効率的であり、数値実験では堅牢であることが示されている。

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