論文の概要: The Concept of Forward-Forward Learning Applied to a Multi Output Perceptron

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03189v1
• Date: Thu, 6 Apr 2023 16:14:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 13:32:34.568630
• Title: The Concept of Forward-Forward Learning Applied to a Multi Output Perceptron
• Title（参考訳）: 複数出力パーセプトロンへのフォワードフォワード学習の概念の適用
• Authors: K. Fredrik Karlsson
• Abstract要約: 最近提案された完全連結人工ニューラルネットワークのためのフォワード-フォワード学習アルゴリズムの概念は、分類のための単一のマルチ出力パーセプトロンに適用される。 システムのパラメータは、ラベル付き入力サンプルを正しく(正しく)入力するために、増加(劣化)する「良さ」について訓練される。 基礎的な数値実験により、トレーニングされたパーセプトロンは、非線形決定境界を持つデータセットを効果的に扱うことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The concept of a recently proposed Forward-Forward learning algorithm for fully connected artificial neural networks is applied to a single multi output perceptron for classification. The parameters of the system are trained with respect to increased (decreased) "goodness" for correctly (incorrectly) labelled input samples. Basic numerical tests demonstrate that the trained perceptron effectively deals with data sets that have non-linear decision boundaries. Moreover, the overall performance is comparable to more complex neural networks with hidden layers. The benefit of the approach presented here is that it only involves a single matrix multiplication.
• Abstract（参考訳）: 完全接続型ニューラルネットワークのための最近提案されたフォワード学習アルゴリズムの概念は、分類のために単一のマルチ出力パーセプトロンに適用される。 システムのパラメータは、ラベル付き入力サンプルを正しく(正しく)入力するために、増加(劣化)する「良さ」について訓練される。 基本的な数値テストでは、訓練されたパーセプトロンが非線形決定境界を持つデータセットを効果的に扱うことが示されている。 さらに、全体的なパフォーマンスは、隠れレイヤを持つより複雑なニューラルネットワークに匹敵する。 ここで提示されるアプローチの利点は、単一の行列乗法のみを含むことである。

関連論文リスト

• Fundamental limits of overparametrized shallow neural networks for supervised learning [11.136777922498355]
  本研究では,教師ネットワークが生成した入力-出力ペアから学習した2層ニューラルネットワークについて検討する。 この結果は,トレーニングデータとネットワーク重み間の相互情報,すなわちベイズ最適一般化誤差に関連する境界の形で得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-11T08:30:50Z)
• Hidden Classification Layers: Enhancing linear separability between classes in neural networks layers [0.0]
  トレーニング手法の深層ネットワーク性能への影響について検討する。 本稿では,全てのネットワークレイヤの出力を含むエラー関数を誘導するニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T10:52:49Z)
• Simple initialization and parametrization of sinusoidal networks via their kernel bandwidth [92.25666446274188]
  従来の活性化機能を持つネットワークの代替として、活性化を伴う正弦波ニューラルネットワークが提案されている。 まず,このような正弦波ニューラルネットワークの簡易版を提案する。 次に、ニューラルタンジェントカーネルの観点からこれらのネットワークの挙動を分析し、そのカーネルが調整可能な帯域幅を持つ低域フィルタを近似することを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-26T07:41:48Z)
• Neural networks trained with SGD learn distributions of increasing complexity [78.30235086565388]
  勾配降下法を用いてトレーニングされたニューラルネットワークは、まず低次入力統計を用いて入力を分類する。 その後、トレーニング中にのみ高次の統計を利用する。 本稿では,DSBと他の単純度バイアスとの関係について論じ,学習における普遍性の原理にその意味を考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T15:27:22Z)
• Stochastic Deep Networks with Linear Competing Units for Model-Agnostic Meta-Learning [4.97235247328373]
  本研究は,LWTA(Local winner-takes-all)アクティベーションを伴うディープネットワークを考慮したメタラーニング(ML)に対処する。 このタイプのネットワークユニットは、ユニットが1つのユニットだけがゼロでない出力を生成するブロックに編成されるため、各モデルレイヤからスパース表現が生成される。 提案手法は,数ショット画像の分類と回帰実験における最先端の予測精度と,アクティブな学習環境における予測誤差の低減を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-02T16:19:54Z)
• Why Lottery Ticket Wins? A Theoretical Perspective of Sample Complexity on Pruned Neural Networks [79.74580058178594]
  目的関数の幾何学的構造を解析することにより、刈り取られたニューラルネットワークを訓練する性能を解析する。 本稿では,ニューラルネットワークモデルがプルーニングされるにつれて,一般化が保証された望ましいモデル近傍の凸領域が大きくなることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-12T01:11:07Z)
• Redundant representations help generalization in wide neural networks [71.38860635025907]
  様々な最先端の畳み込みニューラルネットワークの最後に隠された層表現について検討する。 最後に隠された表現が十分に広ければ、そのニューロンは同一の情報を持つグループに分裂し、統計的に独立したノイズによってのみ異なる傾向にある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T10:18:54Z)
• Fast Adaptation with Linearized Neural Networks [35.43406281230279]
  ニューラルネットワークの線形化の帰納的バイアスについて検討し,全ネットワーク関数の驚くほどよい要約であることを示した。 この発見に触発されて,これらの帰納的バイアスをネットワークのヤコビアンから設計されたカーネルを通してガウス過程に埋め込む手法を提案する。 この設定では、領域適応は不確実性推定を伴う解釈可能な後方推論の形式を取る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-02T03:23:03Z)
• Learning Neural Network Subspaces [74.44457651546728]
  近年の観測は,ニューラルネットワーク最適化の展望の理解を深めている。 1つのモデルのトレーニングと同じ計算コストで、高精度ニューラルネットワークの線、曲線、単純軸を学習します。 1つのモデルのトレーニングと同じ計算コストで、高精度ニューラルネットワークの線、曲線、単純軸を学習します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-20T23:26:58Z)
• Fitting the Search Space of Weight-sharing NAS with Graph Convolutional Networks [100.14670789581811]
  サンプルサブネットワークの性能に適合するグラフ畳み込みネットワークを訓練する。 この戦略により、選択された候補集合において、より高いランク相関係数が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-17T19:12:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。