論文の概要: neos: End-to-End-Optimised Summary Statistics for High Energy Physics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05570v1
• Date: Thu, 10 Mar 2022 14:08:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-14 22:17:34.408384
• Title: neos: End-to-End-Optimised Summary Statistics for High Energy Physics
• Title（参考訳）: neos: 高エネルギー物理学のためのエンドツーエンド最適化された要約統計
• Authors: Nathan Simpson and Lukas Heinrich
• Abstract要約: ディープラーニングは、計算の勾配を自動的に計算する強力なツールを提供する。 これは、ニューラルネットワークのトレーニングが、勾配降下を使ってパラメータを反復的に更新し、損失関数の最小値を求めるためである。 ディープラーニングはより広範なパラダイムのサブセットであり、エンドツーエンドで最適化可能な自由なパラメータを備えたワークフローである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advent of deep learning has yielded powerful tools to automatically compute gradients of computations. This is because training a neural network equates to iteratively updating its parameters using gradient descent to find the minimum of a loss function. Deep learning is then a subset of a broader paradigm; a workflow with free parameters that is end-to-end optimisable, provided one can keep track of the gradients all the way through. This work introduces neos: an example implementation following this paradigm of a fully differentiable high-energy physics workflow, capable of optimising a learnable summary statistic with respect to the expected sensitivity of an analysis. Doing this results in an optimisation process that is aware of the modelling and treatment of systematic uncertainties.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの出現は、計算の勾配を自動的に計算する強力なツールを生み出した。 これは、ニューラルネットワークのトレーニングが、勾配降下を使ってパラメータを反復的に更新し、損失関数の最小値を求めるためである。 エンド・ツー・エンドの最適化可能な自由なパラメータを備えたワークフローは、ずっと勾配を追跡し続けることができる。 完全に微分可能な高エネルギーの物理ワークフローのこのパラダイムに従って、分析の期待される感度に関して学習可能な要約統計を最適化できる実装の例を紹介します。 この結果、体系的な不確実性のモデル化と処理を意識した最適化プロセスが実現される。

関連論文リスト

• Metamizer: a versatile neural optimizer for fast and accurate physics simulations [4.717325308876749]
  本稿では,広範囲の物理システムを高精度で反復的に解く,新しいニューラルネットワークであるMetamizerを紹介する。 我々は,メタマイザがディープラーニングに基づくアプローチにおいて,前例のない精度で達成できることを実証した。 以上の結果から,メタミザーは将来の数値解法に大きな影響を与える可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T11:54:31Z)
• Gradient-free neural topology optimization [0.0]
  勾配のないアルゴリズムは勾配に基づくアルゴリズムと比較して多くの繰り返しを収束させる必要がある。 これにより、反復1回あたりの計算コストとこれらの問題の高次元性のため、トポロジ最適化では実現不可能となった。 我々は,潜時空間における設計を最適化する場合に,少なくとも1桁の繰り返し回数の減少につながる事前学習型ニューラルリパラメータ化戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T23:00:49Z)
• End-to-End Meta-Bayesian Optimisation with Transformer Neural Processes [52.818579746354665]
  本稿では,ニューラルネットワークを一般化し,トランスフォーマーアーキテクチャを用いて獲得関数を学習する,エンド・ツー・エンドの差別化可能な最初のメタBOフレームワークを提案する。 我々は、この強化学習(RL)によるエンドツーエンドのフレームワークを、ラベル付き取得データの欠如に対処できるようにします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T10:58:46Z)
• Learning Large-scale Neural Fields via Context Pruned Meta-Learning [60.93679437452872]
  本稿では,大規模ニューラルネットワーク学習のための最適化に基づくメタラーニング手法を提案する。 メタテスト時間における勾配再スケーリングは、非常に高品質なニューラルネットワークの学習を可能にすることを示す。 我々のフレームワークは、モデルに依存しない、直感的で、実装が容易であり、幅広い信号に対する大幅な再構成改善を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-01T17:32:16Z)
• Towards Theoretically Inspired Neural Initialization Optimization [66.04735385415427]
  我々は,ニューラルネットワークの初期状態を評価するための理論的知見を備えた,GradCosineという微分可能な量を提案する。 標準制約下でGradCosineを最大化することにより、ネットワークのトレーニングとテストの両方の性能を向上させることができることを示す。 サンプル分析から実際のバッチ設定に一般化されたNIOは、無視可能なコストで、より優れた初期化を自動で探すことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-12T06:49:16Z)
• Half-Inverse Gradients for Physical Deep Learning [25.013244956897832]
  異なる物理シミュレータをトレーニングプロセスに統合することは、結果の質を大幅に向上させる。 勾配に基づく解法は、多くの物理過程の固有の性質であるスケールと方向を操作できるため、勾配流に深い影響を与える。 本研究では,この現象に苦しむことのない新しい手法を導出するために,物理・ニューラルネットワーク最適化の特性を解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-18T19:11:04Z)
• Powerpropagation: A sparsity inducing weight reparameterisation [65.85142037667065]
  我々は、本質的にスパースモデルにつながるニューラルネットワークの新しい重みパラメータ化であるPowerpropagationを紹介した。 この方法で訓練されたモデルは同様の性能を示すが、0で明らかに高い密度の分布を持ち、より多くのパラメータを安全に刈り取ることができる。 ここでは、Powerpropagationと従来のウェイトプルーニング技術と、最近の最先端スパース・トゥ・スパースアルゴリズムを組み合わせることで、ImageNetベンチマークで優れたパフォーマンスを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-01T10:03:57Z)
• Analytically Tractable Bayesian Deep Q-Learning [0.0]
  我々は時間差Q-ラーニングフレームワークを適応させ、抽出可能な近似ガウス推論(TAGI)と互換性を持たせる。 我々は,TAGIがバックプロパゲーション学習ネットワークに匹敵する性能に到達できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-21T13:11:52Z)
• Deep learning: a statistical viewpoint [120.94133818355645]
  ディープラーニングは、理論的観点からいくつかの大きな驚きを明らかにしました。 特に、簡単な勾配法は、最適でないトレーニング問題に対するほぼ完全な解決策を簡単に見つけます。 我々はこれらの現象を具体的原理で補うと推測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-16T16:26:36Z)
• Extrapolation for Large-batch Training in Deep Learning [72.61259487233214]
  我々は、バリエーションのホストが、我々が提案する統一されたフレームワークでカバー可能であることを示す。 本稿では,この手法の収束性を証明し,ResNet,LSTM,Transformer上での経験的性能を厳格に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-10T08:22:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。