Fugu-MT 論文翻訳(概要): Mean-Field Analysis for Learning Subspace-Sparse Polynomials with Gaussian Input

論文の概要: Mean-Field Analysis for Learning Subspace-Sparse Polynomials with Gaussian Input

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08948v2
Date: Sat, 8 Jun 2024 22:50:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-12 01:43:22.569632
Title: Mean-Field Analysis for Learning Subspace-Sparse Polynomials with Gaussian Input
Title（参考訳）: ガウス入力による部分空間スパース多項式学習における平均場解析
Authors: Ziang Chen, Rong Ge,
Abstract要約: 勾配降下と2層ニューラルネットワークを用いた部分空間スパース学習のための平均場流について検討する。我々はSGD学習に必要条件を確立する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.594689377150356
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work, we study the mean-field flow for learning subspace-sparse polynomials using stochastic gradient descent and two-layer neural networks, where the input distribution is standard Gaussian and the output only depends on the projection of the input onto a low-dimensional subspace. We propose a basis-free generalization of the merged-staircase property in Abbe et al. (2022) and establish a necessary condition for the SGD-learnability. In addition, we prove that the condition is almost sufficient, in the sense that a condition slightly stronger than the necessary condition can guarantee the exponential decay of the loss functional to zero.
Abstract（参考訳）: 本研究では,確率勾配勾配と2層ニューラルネットワークを用いた部分空間スパース多項式の学習における平均場流について検討し,入力分布は標準ガウスであり,出力は低次元部分空間への入力の投影に依存する。本稿では,Abe et al (2022) における統合階段特性の基底自由な一般化を提案し,SGD学習性に必要な条件を確立する。さらに、必要条件よりもわずかに強い条件が、損失関数が 0 に指数関数的に減衰することを保証できるという意味で、この条件はほぼ十分であることを示す。

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