論文の概要: Green Learning: Introduction, Examples and Outlook

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00965v1
• Date: Mon, 3 Oct 2022 14:30:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 16:36:31.668146
• Title: Green Learning: Introduction, Examples and Outlook
• Title（参考訳）: グリーンラーニング:序論、例、展望
• Authors: C.-C. Jay Kuo and Azad M. Madni
• Abstract要約: グリーンラーニング(GL)は、低炭素フットプリント、小さなモデルサイズ、低い計算複雑性、論理的透明性を特徴とする。 GLはまた、人々の信頼を得るための明確で論理的な意思決定プロセスも提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.484332924924914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Rapid advances in artificial intelligence (AI) in the last decade have largely been built upon the wide applications of deep learning (DL). However, the high carbon footprint yielded by larger and larger DL networks becomes a concern for sustainability. Furthermore, DL decision mechanism is somewhat obsecure and can only be verified by test data. Green learning (GL) has been proposed as an alternative paradigm to address these concerns. GL is characterized by low carbon footprints, small model sizes, low computational complexity, and logical transparency. It offers energy-effective solutions in cloud centers as well as mobile/edge devices. GL also provides a clear and logical decision-making process to gain people's trust. Several statistical tools have been developed to achieve this goal in recent years. They include subspace approximation, unsupervised and supervised representation learning, supervised discriminant feature selection, and feature space partitioning. We have seen a few successful GL examples with performance comparable with state-of-the-art DL solutions. This paper offers an introduction to GL, its demonstrated applications, and future outlook.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間の人工知能(AI)の急速な進歩は、主にディープラーニング(DL)の幅広い応用に基づいている。 しかし、より大きなdlネットワークによって生じる高い炭素フットプリントは持続可能性への懸念となっている。 さらに、DL決定機構は多少不安定であり、テストデータによってのみ検証できる。 これらの問題に対処するための代替パラダイムとして、グリーンラーニング(GL)が提案されている。 glの特徴は、低炭素フットプリント、小さなモデルサイズ、計算複雑性、論理透過性である。 クラウドセンターとモバイル/エッジデバイスでエネルギー効率の高いソリューションを提供する。 GLはまた、人々の信頼を得るための明確で論理的な意思決定プロセスを提供する。 近年、この目標を達成するためにいくつかの統計ツールが開発されている。 それらは、部分空間近似、教師なし表現学習、教師なし特徴選択、特徴空間分割を含む。 我々は、最先端のDLソリューションに匹敵するパフォーマンスを備えたGL例をいくつか見てきた。 本稿では,GLの紹介,その実演アプリケーション,今後の展望について述べる。

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