論文の概要: An Entropy-Based Model for Hierarchical Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14681v1
- Date: Fri, 30 Dec 2022 13:14:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-02 16:15:41.319817
- Title: An Entropy-Based Model for Hierarchical Learning
- Title（参考訳）: 階層学習のためのエントロピーモデル
- Authors: Amir R. Asadi
- Abstract要約: 実世界のデータセットに共通する特徴は、データドメインがマルチスケールであることである。
本稿では,このマルチスケールデータ構造を利用した学習モデルを提案する。
階層的な学習モデルは、人間の論理的かつ進歩的な学習メカニズムにインスパイアされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1473798197405944
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning is the dominant approach to artificial intelligence, through
which computers learn from data and experience. In the framework of supervised
learning, for a computer to learn from data accurately and efficiently, some
auxiliary information about the data distribution and target function should be
provided to it through the learning model. This notion of auxiliary information
relates to the concept of regularization in statistical learning theory. A
common feature among real-world datasets is that data domains are multiscale
and target functions are well-behaved and smooth. In this paper, we propose a
learning model that exploits this multiscale data structure and discuss its
statistical and computational benefits. The hierarchical learning model is
inspired by the logical and progressive easy-to-hard learning mechanism of
human beings and has interpretable levels. The model apportions computational
resources according to the complexity of data instances and target functions.
This property can have multiple benefits, including higher inference speed and
computational savings in training a model for many users or when training is
interrupted. We provide a statistical analysis of the learning mechanism using
multiscale entropies and show that it can yield significantly stronger
guarantees than uniform convergence bounds.
- Abstract（参考訳）: 機械学習は、コンピュータがデータと経験から学ぶ人工知能に対する支配的なアプローチである。
教師付き学習の枠組みでは、コンピュータがデータから正確かつ効率的に学習するためには、学習モデルを通じてデータ分布および対象機能に関する補助情報を提供する必要がある。
この補助情報の概念は、統計学習理論における正規化の概念に関連している。
実世界のデータセットに共通する特徴は、データドメインがマルチスケールであり、ターゲット関数がうまく機能し、スムーズであることだ。
本稿では,この多スケールデータ構造を活用した学習モデルを提案し,その統計的・計算的利点について考察する。
階層的学習モデルは、人間の論理的かつ進歩的な学習メカニズムにインスパイアされ、解釈可能なレベルを持つ。
モデルは、データインスタンスとターゲット関数の複雑さに応じて計算資源を割り当てる。
この特性には、多くのユーザのためのモデルのトレーニングやトレーニングの中断時の推論速度の向上や、計算上の節約など、複数のメリットがある。
マルチスケールエントロピーを用いた学習機構の統計的解析を行い,一様収束境界よりもはるかに強い保証が得られることを示した。
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