Fugu-MT 論文翻訳(概要): A note on the adjoint method for neural ordinary differential equation network

論文の概要: A note on the adjoint method for neural ordinary differential equation network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15141v1
Date: Fri, 23 Feb 2024 06:55:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-26 15:31:40.037368
Title: A note on the adjoint method for neural ordinary differential equation network
Title（参考訳）: 神経常微分方程式ネットワークの随伴法に関する一考察
Authors: Pipi Hu
Abstract要約: 随伴作用素解析は、離散随伴が離散ニューラルODEと同一のスキームを持つならば、随伴形式がBPと同じ結果を与えることを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Perturbation and operator adjoint method are used to give the right adjoint form rigourously. From the derivation, we can have following results: 1) The loss gradient is not an ODE, it is an integral and we shows the reason; 2) The traditional adjoint form is not equivalent with the back propagation results. 3) The adjoint operator analysis shows that if and only if the discrete adjoint has the same scheme with the discrete neural ODE, the adjoint form would give the same results as BP does.
Abstract（参考訳）: 摂動と演算子随伴法は、厳密に右随伴形を与えるために使用される。導出から、以下の結果が得られる。 1)損失勾配はODEではなく、積分であり、その理由を示す。 2) 従来の随伴形式は逆伝播結果と等価ではない。 3) 随伴演算子解析は、離散随伴が離散神経odeと同一のスキームを持つ場合に限り、随伴形式はbpと同じ結果を与える。

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