論文の概要: Structured and Balanced Multi-component and Multi-layer Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00765v1
• Date: Sun, 30 Jun 2024 17:00:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 01:37:22.724384
• Title: Structured and Balanced Multi-component and Multi-layer Neural Networks
• Title（参考訳）: 構造的・平衡的多成分・多層ニューラルネットワーク
• Authors: Shijun Zhang, Hongkai Zhao, Yimin Zhong, Haomin Zhou,
• Abstract要約: バランスの取れた多成分・多層計算ネットワーク(MMNN)を提案する。 MMNNは、完全連結ニューラルネットワーク(FCNN)や多層パーセプトロン(MLP)と比較して、トレーニングパラメータの大幅な削減を実現している
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.699640804685629
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose a balanced multi-component and multi-layer neural network (MMNN) structure to approximate functions with complex features with both accuracy and efficiency in terms of degrees of freedom and computation cost. The main idea is motivated by a multi-component, each of which can be approximated effectively by a single-layer network, and multi-layer decomposition in a "divide-and-conquer" type of strategy to deal with a complex function. While an easy modification to fully connected neural networks (FCNNs) or multi-layer perceptrons (MLPs) through the introduction of balanced multi-component structures in the network, MMNNs achieve a significant reduction of training parameters, a much more efficient training process, and a much improved accuracy compared to FCNNs or MLPs. Extensive numerical experiments are presented to illustrate the effectiveness of MMNNs in approximating high oscillatory functions and its automatic adaptivity in capturing localized features.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,自由度と計算コストの両面において精度と効率の両面で複雑な特徴を持つ関数を近似する,バランスの取れた多成分・多層ニューラルネットワーク(MMNN)構造を提案する。 主なアイデアはマルチコンポーネントによって動機付けられ、各コンポーネントは単一層ネットワークによって効果的に近似され、複雑な関数を扱うための「分母と子」型の戦略で多層分解される。 完全に接続されたニューラルネットワーク(FCNN)やMLP(Multi-layer perceptron)への変更は、ネットワークにバランスの取れたマルチコンポーネント構造を導入することで容易になるが、MMNNはトレーニングパラメータの大幅な削減、より効率的なトレーニングプロセス、FCNNやMLPよりもはるかに精度が向上している。 高振動関数の近似におけるMMNNの有効性と局所的特徴の捕捉における自動適応性を示すために,大規模な数値実験を行った。

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