論文の概要: Learning by the F-adjoint
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11049v1
- Date: Mon, 8 Jul 2024 13:49:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 12:09:54.854131
- Title: Learning by the F-adjoint
- Title(参考訳): F-adjointによる学習
- Authors: Ahmed Boughammoura,
- Abstract要約: 本研究では、フィードフォワードニューラルネットワークのための教師付き学習アルゴリズムを改善するための理論的枠組みを開発し、検討する。
我々の主な結果は、勾配降下法と組み合わせた神経力学モデルを導入することにより、平衡F-随伴過程を導出したことである。
MNISTとFashion-MNISTデータセットの実験結果は、提案手法が標準バックプロパゲーショントレーニング手順を大幅に改善することを示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A recent paper by Boughammoura (2023) describes the back-propagation algorithm in terms of an alternative formulation called the F-adjoint method. In particular, by the F-adjoint algorithm the computation of the loss gradient, with respect to each weight within the network, is straightforward and can simply be done. In this work, we develop and investigate this theoretical framework to improve some supervised learning algorithm for feed-forward neural network. Our main result is that by introducing some neural dynamical model combined by the gradient descent algorithm, we derived an equilibrium F-adjoint process which yields to some local learning rule for deep feed-forward networks setting. Experimental results on MNIST and Fashion-MNIST datasets, demonstrate that the proposed approach provide a significant improvements on the standard back-propagation training procedure.
- Abstract(参考訳): Boughammoura (2023) による最近の論文では、F-adjoint 法と呼ばれる別の定式化の観点から、バックプロパゲーションアルゴリズムを記述している。
特に、F-adjointアルゴリズムにより、ネットワーク内の各重みに関する損失勾配の計算は簡単であり、簡単に行うことができる。
本研究では、フィードフォワードニューラルネットワークのための教師付き学習アルゴリズムを改善するための理論的枠組みを開発し、検討する。
本研究の主な成果は、勾配降下法と組み合わせた神経力学モデルを導入することにより、深いフィードフォワードネットワーク設定のための局所学習規則を導出する平衡F-随伴過程を導出したことである。
MNISTとFashion-MNISTデータセットの実験結果は、提案手法が標準バックプロパゲーショントレーニング手順を大幅に改善することを示した。
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