論文の概要: Smooth Mathematical Function from Compact Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00181v1
• Date: Sat, 31 Dec 2022 11:33:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 13:50:37.453023
• Title: Smooth Mathematical Function from Compact Neural Networks
• Title（参考訳）: コンパクトニューラルネットワークによる滑らかな数理関数
• Authors: I.K. Hong
• Abstract要約: NNは、非常に正確で、非常にスムーズな関数を生成します。 新しいアクティベーション関数,メタバッチ法,数値データの特徴,メタパラメータを用いたメタ拡張について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This is paper for the smooth function approximation by neural networks (NN). Mathematical or physical functions can be replaced by NN models through regression. In this study, we get NNs that generate highly accurate and highly smooth function, which only comprised of a few weight parameters, through discussing a few topics about regression. First, we reinterpret inside of NNs for regression; consequently, we propose a new activation function--integrated sigmoid linear unit (ISLU). Then special charateristics of metadata for regression, which is different from other data like image or sound, is discussed for improving the performance of neural networks. Finally, the one of a simple hierarchical NN that generate models substituting mathematical function is presented, and the new batch concept ``meta-batch" which improves the performance of NN several times more is introduced. The new activation function, meta-batch method, features of numerical data, meta-augmentation with metaparameters, and a structure of NN generating a compact multi-layer perceptron(MLP) are essential in this study.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワーク(NN)によるスムーズな関数近似について述べる。 数学的あるいは物理的関数は回帰によってNNモデルに置き換えられる。 本研究では,数個の重みパラメータのみからなる高精度かつ高円滑な関数を生成するnnについて,回帰に関するいくつかの話題を論じた。 まず,nns内部を回帰的に再解釈し,新たな活性化関数統合型sgmoid linear unit (islu)を提案する。 次に、ニューラルネットワークの性能向上のために、画像や音などの他のデータとは異なる回帰メタデータの特別な特性について論じる。 最後に,数式関数に代わるモデルを生成する単純な階層的NNについて紹介し,NNの性能を何倍も向上させる新しいバッチ概念「メタバッチ」を紹介した。 本研究は, 活性化関数, メタバッチ法, 数値データの特徴, メタパラメータを用いたメタ拡張, コンパクト多層パーセプトロン(MLP)を生成するNNの構造について検討する。

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