論文の概要: Kalman Bayesian Neural Networks for Closed-form Online Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00944v1
- Date: Sun, 3 Oct 2021 07:29:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-05 15:57:59.964628
- Title: Kalman Bayesian Neural Networks for Closed-form Online Learning
- Title（参考訳）: クローズドフォームオンライン学習のためのカルマンベイズニューラルネットワーク
- Authors: Philipp Wagner, Xinyang Wu, Marco F. Huber
- Abstract要約: 閉形式ベイズ推論によるBNN学習のための新しい手法を提案する。
出力の予測分布の計算と重み分布の更新をベイズフィルタおよび平滑化問題として扱う。
これにより、勾配降下のないシーケンシャル/オンライン方式でネットワークパラメータをトレーニングするためのクローズドフォーム表現が可能になる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.220940151628734
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Compared to point estimates calculated by standard neural networks, Bayesian
neural networks (BNN) provide probability distributions over the output
predictions and model parameters, i.e., the weights. Training the weight
distribution of a BNN, however, is more involved due to the intractability of
the underlying Bayesian inference problem and thus, requires efficient
approximations. In this paper, we propose a novel approach for BNN learning via
closed-form Bayesian inference. For this purpose, the calculation of the
predictive distribution of the output and the update of the weight distribution
are treated as Bayesian filtering and smoothing problems, where the weights are
modeled as Gaussian random variables. This allows closed-form expressions for
training the network's parameters in a sequential/online fashion without
gradient descent. We demonstrate our method on several UCI datasets and compare
it to the state of the art.
- Abstract（参考訳）: 標準的なニューラルネットワークで計算された点推定と比較すると、ベイジアンニューラルネットワーク(BNN)は出力予測とモデルパラメータ、すなわち重みの確率分布を提供する。
しかしながら、BNNの重み分布のトレーニングは、基礎となるベイズ推定問題の抽出可能性のため、より複雑であり、効率的な近似を必要とする。
本稿では,閉形式ベイズ推論によるbnn学習のための新しい手法を提案する。
この目的のために、出力の予測分布の計算と重み分布の更新は、重みをガウス確率変数としてモデル化したベイズフィルタリングおよび平滑化問題として扱われる。
これにより、勾配降下のないシーケンシャル/オンライン方式でネットワークパラメータをトレーニングするためのクローズドフォーム表現が可能になる。
いくつかのUCIデータセット上で本手法を実証し,その技術状況と比較する。
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