論文の概要: A Brief Review of Hypernetworks in Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06955v2
• Date: Thu, 10 Aug 2023 08:35:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 15:49:39.021806
• Title: A Brief Review of Hypernetworks in Deep Learning
• Title（参考訳）: ディープラーニングにおけるHypernetworksの簡単なレビュー
• Authors: Vinod Kumar Chauhan, Jiandong Zhou, Ping Lu, Soheila Molaei and David A. Clifton
• Abstract要約: ハイパーネット(Hypernetworks、略してハイパーネット)は、ターゲットネットワークとして知られる別のニューラルネットワークの重みを生成するニューラルネットワークである。 本稿では,5 つの設計基準に基づき,ハイパーネットを用いたディープニューラルネットワークの訓練例を示し,ハイパーネットの分類を提案する。 ハイパーネットの分野で未探索のままである課題と今後の方向性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.456612640131777
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hypernetworks, or hypernets in short, are neural networks that generate weights for another neural network, known as the target network. They have emerged as a powerful deep learning technique that allows for greater flexibility, adaptability, dynamism, faster training, information sharing, and model compression etc. Hypernets have shown promising results in a variety of deep learning problems, including continual learning, causal inference, transfer learning, weight pruning, uncertainty quantification, zero-shot learning, natural language processing, and reinforcement learning etc. Despite their success across different problem settings, currently, there is no review available to inform the researchers about the developments and to help in utilizing hypernets. To fill this gap, we review the progress in hypernets. We present an illustrative example to train deep neural networks using hypernets and propose categorizing hypernets based on five design criteria as inputs, outputs, variability of inputs and outputs, and architecture of hypernets. We also review applications of hypernets across different deep learning problem settings, followed by a discussion of general scenarios where hypernets can be effectively employed. Finally, we discuss the challenges and future directions that remain under-explored in the field of hypernets. We believe that hypernetworks have the potential to revolutionize the field of deep learning. They offer a new way to design and train neural networks, and they have the potential to improve the performance of deep learning models on a variety of tasks. Through this review, we aim to inspire further advancements in deep learning through hypernetworks.
• Abstract（参考訳）: ハイパーネットワーク(hypernetworks)またはハイパーネット(hypernets)は、ターゲットネットワークと呼ばれる別のニューラルネットワークの重み付けを生成するニューラルネットワークである。 柔軟性、適応性、ダイナミズム、より高速なトレーニング、情報共有、モデル圧縮などを実現する強力なディープラーニング技術として登場しました。 ハイパーネットは、連続学習、因果推論、移動学習、ウェイトプルーニング、不確実性定量化、ゼロショット学習、自然言語処理、強化学習など、様々なディープラーニング問題において有望な結果を示している。 さまざまな問題設定で成功したにもかかわらず、現在、研究者に開発状況やハイパーネットの利用を知らせるレビューは行われていない。 このギャップを埋めるため、ハイパーネットの進展をレビューする。 本稿では,ハイパーネットを用いたディープニューラルネットワークの学習例を示し,入力,出力,入力と出力の可変性,ハイパーネットのアーキテクチャという5つの設計基準に基づくハイパーネットの分類を提案する。 また,様々な深層学習問題におけるハイパーネットの応用について検討し,ハイパーネットを効果的に活用できる一般的なシナリオについて考察した。 最後に,ハイパーネット分野における課題と今後の方向性について考察する。 ハイパーネットワークはディープラーニングの分野に革命を起こす可能性があると考えています。 彼らはニューラルネットワークを設計し、訓練する新しい方法を提供し、さまざまなタスクにおけるディープラーニングモデルのパフォーマンスを改善する可能性を秘めている。 このレビューを通じて、ハイパーネットワークによるディープラーニングのさらなる進歩を促すことを目指している。

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