論文の概要: CQnet: convex-geometric interpretation and constraining neural-network trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10895v1
• Date: Thu, 9 Feb 2023 07:38:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-26 13:50:24.288851
• Title: CQnet: convex-geometric interpretation and constraining neural-network trajectories
• Title（参考訳）: CQnet:凸幾何学的解釈と神経ネットワーク軌道の制約
• Authors: Bas Peters
• Abstract要約: 本稿では,凸分割実現可能性問題の解法として,CQアルゴリズムに起源を持つニューラルネットワークCQnetを紹介する。 CQnetは、サンプルまたはデータ固有の学習および決定論的制約に対応する。 最小限の仮定で安定性・非拡張性の証明を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce CQnet, a neural network with origins in the CQ algorithm for solving convex split-feasibility problems and forward-backward splitting. CQnet's trajectories are interpretable as particles that are tracking a changing constraint set via its point-to-set distance function while being elements of another constraint set at every layer. More than just a convex-geometric interpretation, CQnet accommodates learned and deterministic constraints that may be sample or data-specific and are satisfied by every layer and the output. Furthermore, the states in CQnet progress toward another constraint set at every layer. We provide proof of stability/nonexpansiveness with minimal assumptions. The combination of constraint handling and stability put forward CQnet as a candidate for various tasks where prior knowledge exists on the network states or output.
• Abstract（参考訳）: 我々は,凸分割可能性問題と前方後方分割を解くために,CQアルゴリズムに起源を持つニューラルネットワークCQnetを紹介する。 cqnetの軌道は、各層で他の制約集合の要素でありながら、ポイント・ツー・セット距離関数を介して変化する制約セットを追跡する粒子として解釈できる。 cqnetは単に凸幾何学的解釈以上のもので、サンプルやデータに固有の学習および決定論的制約に対応し、各層と出力によって満足される。 さらに、CQnetの状態は各層に設定された別の制約に向かって進行する。 最小の仮定で安定性/非拡張性の証明を提供する。 制約処理と安定性の組み合わせにより、cqnetはネットワークの状態や出力に事前知識が存在する様々なタスクの候補となった。

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