論文の概要: Gradient-Free Training of Recurrent Neural Networks using Random Perturbations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08967v3
• Date: Tue, 01 Oct 2024 13:33:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-02 16:32:04.154942
• Title: Gradient-Free Training of Recurrent Neural Networks using Random Perturbations
• Title（参考訳）: ランダム摂動を用いたリカレントニューラルネットワークの勾配自由学習
• Authors: Jesus Garcia Fernandez, Sander Keemink, Marcel van Gerven,
• Abstract要約: リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、チューリング完全性とシーケンシャルな処理能力のために、計算の潜在能力を秘めている。 時間によるバックプロパゲーション(BPTT)は、時間とともにRNNをアンロールすることでバックプロパゲーションアルゴリズムを拡張する。 BPTTは、前方と後方のフェーズをインターリーブし、正確な勾配情報を格納する必要があるなど、大きな欠点に悩まされている。 BPTTと競合するRNNにおける摂動学習に対する新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1742364055094265
• License:
• Abstract: Recurrent neural networks (RNNs) hold immense potential for computations due to their Turing completeness and sequential processing capabilities, yet existing methods for their training encounter efficiency challenges. Backpropagation through time (BPTT), the prevailing method, extends the backpropagation (BP) algorithm by unrolling the RNN over time. However, this approach suffers from significant drawbacks, including the need to interleave forward and backward phases and store exact gradient information. Furthermore, BPTT has been shown to struggle to propagate gradient information for long sequences, leading to vanishing gradients. An alternative strategy to using gradient-based methods like BPTT involves stochastically approximating gradients through perturbation-based methods. This learning approach is exceptionally simple, necessitating only forward passes in the network and a global reinforcement signal as feedback. Despite its simplicity, the random nature of its updates typically leads to inefficient optimization, limiting its effectiveness in training neural networks. In this study, we present a new approach to perturbation-based learning in RNNs whose performance is competitive with BPTT, while maintaining the inherent advantages over gradient-based learning. To this end, we extend the recently introduced activity-based node perturbation (ANP) method to operate in the time domain, leading to more efficient learning and generalization. We subsequently conduct a range of experiments to validate our approach. Our results show similar performance, convergence time and scalability compared to BPTT, strongly outperforming standard node and weight perturbation methods. These findings suggest that perturbation-based learning methods offer a versatile alternative to gradient-based methods for training RNNs which can be ideally suited for neuromorphic computing applications
• Abstract（参考訳）: リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、チューリング完全性とシーケンシャルな処理能力によって、計算の潜在的な可能性を秘めている。 時間によるバックプロパゲーション(BPTT)は、時間とともにRNNをアンロールすることで、バックプロパゲーション(BP)アルゴリズムを拡張する。 しかし、このアプローチは、前方と後方のフェーズをインターリーブし、正確な勾配情報を格納する必要があるなど、大きな欠点に悩まされている。 さらにBPTTは、長いシーケンスで勾配情報を伝播するのに苦労していることが示され、勾配は消滅する。 BPTTのような勾配に基づく手法を使う別の戦略は、摂動に基づく手法で勾配を確率的に近似することである。 この学習アプローチは極めて単純で、ネットワーク内のフォワードパスのみを必要とし、フィードバックとしてグローバルな強化信号を必要とする。 その単純さにもかかわらず、そのアップデートのランダムな性質は典型的に非効率な最適化をもたらし、ニューラルネットワークのトレーニングにおけるその有効性を制限する。 本研究では,BPTT と競合する RNN における摂動学習に対する新たなアプローチを提案する。 この目的のために、最近導入されたアクティビティベースノード摂動法(ANP)を時間領域で運用するように拡張し、より効率的な学習と一般化を実現した。 その後、我々はアプローチを検証するために様々な実験を行った。 その結果,BPTTと同等の性能,収束時間,拡張性を示し,標準ノードや重み摂動法よりも高い性能を示した。 これらの結果は、摂動に基づく学習手法が、神経形コンピューティング応用に理想的に適する勾配に基づくRNNの訓練方法に代わる汎用的な代替手段を提供することを示唆している。

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