論文の概要: Mathematical Challenges in Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15464v1
- Date: Fri, 24 Mar 2023 20:12:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-29 18:05:06.582289
- Title: Mathematical Challenges in Deep Learning
- Title(参考訳): 深層学習における数学的挑戦
- Authors: Vahid Partovi Nia, Guojun Zhang, Ivan Kobyzev, Michael R. Metel,
Xinlin Li, Ke Sun, Sobhan Hemati, Masoud Asgharian, Linglong Kong, Wulong
Liu, Boxing Chen
- Abstract要約: ディープモデルは、2012年のImageNetチャレンジ以来、人工知能(AI)産業を支配している。
それ以来、ディープモデルのサイズは拡大しており、携帯電話、パーソナルコンピュータ、自動運転車、および無線基地局など、この分野に新たな課題をもたらしている。
これは、長い目で見ればテクノロジー産業に利益をもたらすディープラーニングの研究課題の主観的な見解である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 27.023424706292516
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep models are dominating the artificial intelligence (AI) industry since
the ImageNet challenge in 2012. The size of deep models is increasing ever
since, which brings new challenges to this field with applications in cell
phones, personal computers, autonomous cars, and wireless base stations. Here
we list a set of problems, ranging from training, inference, generalization
bound, and optimization with some formalism to communicate these challenges
with mathematicians, statisticians, and theoretical computer scientists. This
is a subjective view of the research questions in deep learning that benefits
the tech industry in long run.
- Abstract(参考訳): 2012年のImageNetチャレンジ以来、ディープモデルは人工知能(AI)業界を支配している。
それ以来、深層モデルのサイズは増え続けており、携帯電話、パーソナルコンピュータ、自動運転車、無線基地局など、この分野に新たな課題をもたらしている。
ここでは、これらの課題を数学者、統計学者、理論計算機科学者と伝達するために、トレーニング、推論、一般化境界、最適化を含む一連の問題を列挙する。
これは、長期的な技術産業に利益をもたらすディープラーニングの研究課題の主観的な見解である。
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