論文の概要: Interpretable Constructive Algorithm for Random Weight Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00185v2
- Date: Fri, 29 Mar 2024 19:10:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-02 15:54:17.607359
- Title: Interpretable Constructive Algorithm for Random Weight Neural Networks
- Title(参考訳): ランダム重みニューラルネットワークの解釈可能な構成アルゴリズム
- Authors: Jing Nan, Wei Dai, Guan Yuan, Ping Zhou,
- Abstract要約: 本稿では、インクリメンタルランダムウェイトニューラルネットワーク(IRWNN)の重大な欠点に対処するために、幾何情報を用いた解釈可能な構成法(IC)を提案する。
ICは幾何学的関係を利用してランダムに隠れパラメータを割り当て、解釈性を向上させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.9169680427979223
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, an interpretable construction method (IC) with geometric information is proposed to address a significant drawback of incremental random weight neural networks (IRWNNs), which is the difficulty in interpreting the black-box process of hidden parameter selection.The IC utilises geometric relationships to randomly assign hidden parameters, which improves interpretability. In addition, IC employs a node pooling strategy to select the nodes that will both facilitate network convergence. The article also demonstrates the general approximation properties of IC and presents a lightweight version tailored for large-scale data modelling tasks. Experimental results on six benchmark datasets and one numerical simulation dataset demonstrate the superior performance of IC compared to other constructive algorithms in terms of modelling speed, accuracy and network structure. In addition, the effectiveness of IC is validated by two real-world industrial applications.
- Abstract(参考訳): 本稿では、隠れパラメータ選択のブラックボックスプロセスの解釈が困難であるインクリメンタルランダムウェイトニューラルネットワーク(IRWNN)の重大な欠点を解決するために、幾何情報を用いた解釈可能な構成法(IC)を提案する。
さらに、ICはノードプーリング戦略を使用して、ネットワーク収束を容易にするノードを選択する。
この記事では、ICの一般的な近似特性を実証し、大規模データモデリングタスクに適した軽量バージョンを示す。
6つのベンチマークデータセットと1つの数値シミュレーションデータセットによる実験結果は、モデリング速度、精度、ネットワーク構造の観点から、他の構成的アルゴリズムと比較して、ICの優れた性能を示す。
さらに,2つの産業応用によりICの有効性が検証された。
関連論文リスト
- Parallel Proportional Fusion of Spiking Quantum Neural Network for Optimizing Image Classification [10.069224006497162]
量子・スパイキングニューラルネットワーク(PPF-QSNN)の並列比例融合(Parallel Proportional Fusion of Quantum and Spiking Neural Networks)と呼ばれる新しいアーキテクチャを導入する。
提案したPPF-QSNNは、既存のスパイクニューラルネットワークと、精度、損失、ロバストネスといったメトリクスにわたるシリアル量子ニューラルネットワークの両方より優れている。
本研究は、人工知能計算における量子優位性の発展と応用の基盤となるものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-01T10:35:35Z) - Extrapolation and Spectral Bias of Neural Nets with Hadamard Product: a
Polynomial Net Study [55.12108376616355]
NTKの研究は典型的なニューラルネットワークアーキテクチャに特化しているが、アダマール製品(NNs-Hp)を用いたニューラルネットワークには不完全である。
本研究では,ニューラルネットワークの特別なクラスであるNNs-Hpに対する有限幅Kの定式化を導出する。
我々は,カーネル回帰予測器と関連するNTKとの等価性を証明し,NTKの適用範囲を拡大する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-16T06:36:06Z) - Deep Neural Networks as Complex Networks [1.704936863091649]
我々は、重み付きグラフとしてディープニューラルネットワーク(DNN)を表現するために複雑ネットワーク理論を用いる。
我々は、DNNを動的システムとして研究するためのメトリクスを導入し、その粒度は、重みから神経細胞を含む層まで様々である。
我々の測定値が低性能ネットワークと高パフォーマンスネットワークを区別していることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-12T16:26:04Z) - Linear Leaky-Integrate-and-Fire Neuron Model Based Spiking Neural
Networks and Its Mapping Relationship to Deep Neural Networks [7.840247953745616]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的可視性や教師なし学習能力など、脳にインスパイアされた機械学習アルゴリズムである。
本稿では,リニアリーキー・インテグレート・アンド・ファイア・モデル(LIF/SNN)の生物学的パラメータとReLU-AN/Deep Neural Networks(DNN)のパラメータとの正確な数学的マッピングを確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-31T17:02:26Z) - Deep Architecture Connectivity Matters for Its Convergence: A
Fine-Grained Analysis [94.64007376939735]
我々は、勾配降下訓練におけるディープニューラルネットワーク(DNN)の収束に対する接続パターンの影響を理論的に特徴づける。
接続パターンの単純なフィルタリングによって、評価対象のモデルの数を削減できることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-11T17:43:54Z) - Deep Neural Networks and PIDE discretizations [2.4063592468412276]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の安定性と視野問題に対処するニューラルネットワークを提案する。
本稿では,大域重み付きラプラス作用素,分数ラプラス作用素,分数逆ラプラス作用素に関連する積分型空間非局所作用素を提案する。
自律運転における画像分類データセットとセマンティックセグメンテーションタスクのベンチマーク上で,提案したニューラルネットワークの有効性を検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-05T08:03:01Z) - Learning Autonomy in Management of Wireless Random Networks [102.02142856863563]
本稿では,任意の数のランダム接続ノードを持つ無線ネットワークにおいて,分散最適化タスクに取り組む機械学習戦略を提案する。
我々は,ネットワークトポロジとは無関係に,前方および後方に計算を行う分散メッセージパスニューラルネットワーク(DMPNN)と呼ばれる,柔軟な深層ニューラルネットワーク形式を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-15T09:03:28Z) - Explore the Knowledge contained in Network Weights to Obtain Sparse
Neural Networks [2.649890751459017]
本稿では,ニューラルネットワーク(NN)における疎結合層の自動獲得のための新しい学習手法を提案する。
タスクニューラルネットワーク(TNN)の構造を最適化するためにスイッチングニューラルネットワーク(SNN)を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-26T11:29:40Z) - Modeling from Features: a Mean-field Framework for Over-parameterized
Deep Neural Networks [54.27962244835622]
本稿では、オーバーパラメータ化ディープニューラルネットワーク(DNN)のための新しい平均場フレームワークを提案する。
このフレームワークでは、DNNは連続的な極限におけるその特徴に対する確率測度と関数によって表現される。
本稿では、標準DNNとResidual Network(Res-Net)アーキテクチャを通してフレームワークを説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-03T01:37:16Z) - Progressive Tandem Learning for Pattern Recognition with Deep Spiking
Neural Networks [80.15411508088522]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、低レイテンシと高い計算効率のために、従来の人工知能ニューラルネットワーク(ANN)よりも優位性を示している。
高速かつ効率的なパターン認識のための新しいANN-to-SNN変換およびレイヤワイズ学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-02T15:38:44Z) - Binarized Graph Neural Network [65.20589262811677]
我々は二項化グラフニューラルネットワークを開発し、二項化ネットワークパラメータを用いてノードのバイナリ表現を学習する。
提案手法は既存のGNNベースの埋め込み手法にシームレスに統合できる。
実験により、提案された二項化グラフニューラルネットワーク、すなわちBGNは、時間と空間の両方の観点から、桁違いに効率的であることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-19T09:43:14Z)
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。