Fugu-MT 論文翻訳(概要): Convergence Analysis for Deep Sparse Coding via Convolutional Neural Networks

論文の概要: Convergence Analysis for Deep Sparse Coding via Convolutional Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05540v1
Date: Sat, 10 Aug 2024 12:43:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-13 18:31:52.232447
Title: Convergence Analysis for Deep Sparse Coding via Convolutional Neural Networks
Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークによるディープスパース符号化の収束解析
Authors: Jianfei Li, Han Feng, Ding-Xuan Zhou,
Abstract要約: 本稿では,Deep Sparse Coding(DSC)モデルについて紹介する。スパース特徴を抽出する能力において,CNNの収束率を導出する。スパースコーディングとCNNの強いつながりにインスパイアされた私たちは、ニューラルネットワークがよりスパースな機能を学ぶように促すトレーニング戦略を探求する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.956678963695681
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work, we explore the intersection of sparse coding theory and deep learning to enhance our understanding of feature extraction capabilities in advanced neural network architectures. We begin by introducing a novel class of Deep Sparse Coding (DSC) models and establish a thorough theoretical analysis of their uniqueness and stability properties. By applying iterative algorithms to these DSC models, we derive convergence rates for convolutional neural networks (CNNs) in their ability to extract sparse features. This provides a strong theoretical foundation for the use of CNNs in sparse feature learning tasks. We additionally extend this convergence analysis to more general neural network architectures, including those with diverse activation functions, as well as self-attention and transformer-based models. This broadens the applicability of our findings to a wide range of deep learning methods for deep sparse feature extraction. Inspired by the strong connection between sparse coding and CNNs, we also explore training strategies to encourage neural networks to learn more sparse features. Through numerical experiments, we demonstrate the effectiveness of these approaches, providing valuable insights for the design of efficient and interpretable deep learning models.
Abstract（参考訳）: 本研究では,高度なニューラルネットワークアーキテクチャにおける特徴抽出能力の理解を深めるために,スパース符号化理論とディープラーニングの交わりについて検討する。まず,新しいDeep Sparse Coding(DSC)モデルを導入し,その特異性と安定性の詳細な理論的解析を行うことから始める。これらのDSCモデルに反復アルゴリズムを適用することにより、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の収束率を、スパース特徴を抽出する能力に導出する。これは、スパース機能学習タスクにCNNを使用するための強力な理論的基盤を提供する。さらに、この収束分析を、多様なアクティベーション機能を持つアーキテクチャや、自己アテンションやトランスフォーマーベースのモデルなど、より一般的なニューラルネットワークアーキテクチャにも拡張する。これにより,より深い特徴抽出のための広範囲な深層学習手法に適用可能となった。スパースコーディングとCNNの強いつながりにインスパイアされた私たちは、ニューラルネットワークがよりスパースな機能を学ぶように促すトレーニング戦略についても検討しています。数値実験により,これらの手法の有効性を実証し,効率的かつ解釈可能なディープラーニングモデルの設計に有用な知見を提供する。

関連論文リスト

Peer-to-Peer Learning Dynamics of Wide Neural Networks [10.179711440042123]
我々は,一般的なDGDアルゴリズムを用いて学習した広範ニューラルネットワークの学習力学を,明示的で非漸近的に特徴づける。我々は,誤りや誤りを正確に予測し,分析結果を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-23T17:57:58Z)
Deep Neural Networks via Complex Network Theory: a Perspective [3.1023851130450684]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、リンクと頂点が反復的にデータを処理し、タスクを亜最適に解くグラフとして表現することができる。複雑なネットワーク理論(CNT)は、統計物理学とグラフ理論を融合させ、その重みとニューロン構造を分析してニューラルネットワークを解釈する方法を提供する。本研究では,DNNのトレーニング分布から抽出した測定値を用いて既存のCNTメトリクスを拡張し,純粋なトポロジカル解析からディープラーニングの解釈可能性へ移行する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-17T08:42:42Z)
Multiobjective Evolutionary Pruning of Deep Neural Networks with Transfer Learning for improving their Performance and Robustness [15.29595828816055]
本研究は,多目的進化解析アルゴリズムMO-EvoPruneDeepTLを提案する。我々は、トランスファーラーニングを使用して、遺伝的アルゴリズムによって進化したスパース層に置き換えることで、ディープニューラルネットワークの最後の層を適応します。実験の結果,提案手法は全ての目的に対して有望な結果が得られ,直接的な関係が示された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-20T19:33:38Z)
Approximation analysis of CNNs from a feature extraction view [8.94250977764275]
我々は、深層多チャンネル畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による線形特徴抽出のためのいくつかの解析を確立する。マルチチャネルCNNを用いて,線形特徴抽出を効率的に行う方法を示す。チャネルで実装された深層ネットワークによる関数近似の速度も検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-14T04:09:01Z)
Deep Architecture Connectivity Matters for Its Convergence: A Fine-Grained Analysis [94.64007376939735]
我々は、勾配降下訓練におけるディープニューラルネットワーク(DNN)の収束に対する接続パターンの影響を理論的に特徴づける。接続パターンの単純なフィルタリングによって、評価対象のモデルの数を削減できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-11T17:43:54Z)
Data-driven emergence of convolutional structure in neural networks [83.4920717252233]
識別タスクを解くニューラルネットワークが、入力から直接畳み込み構造を学習できることを示す。データモデルを慎重に設計することにより、このパターンの出現は、入力の非ガウス的、高次局所構造によって引き起こされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-01T17:11:13Z)
Characterizing Learning Dynamics of Deep Neural Networks via Complex Networks [1.0869257688521987]
複素ネットワーク理論(CNT)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)を重み付きグラフとして表現し、それらを動的システムとして研究する。ノード/ニューロンとレイヤ、すなわちNodes StrengthとLayers Fluctuationのメトリクスを紹介します。本フレームワークは,学習力学のトレンドを抽出し,高精度ネットワークから低次ネットワークを分離する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-06T10:03:32Z)
Gone Fishing: Neural Active Learning with Fisher Embeddings [55.08537975896764]
ディープニューラルネットワークと互換性のあるアクティブな学習アルゴリズムの必要性が高まっている。本稿では,ニューラルネットワークのための抽出可能かつ高性能な能動学習アルゴリズムBAITを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-17T17:26:31Z)
Learning Structures for Deep Neural Networks [99.8331363309895]
我々は,情報理論に根ざし,計算神経科学に発達した効率的な符号化原理を採用することを提案する。スパース符号化は出力信号のエントロピーを効果的に最大化できることを示す。公開画像分類データセットを用いた実験により,提案アルゴリズムでスクラッチから学習した構造を用いて,最も優れた専門家設計構造に匹敵する分類精度が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-27T12:27:24Z)
Learning Connectivity of Neural Networks from a Topological Perspective [80.35103711638548]
本稿では,ネットワークを解析のための完全なグラフに表現するためのトポロジ的視点を提案する。接続の規模を反映したエッジに学習可能なパラメータを割り当てることにより、学習プロセスを異なる方法で行うことができる。この学習プロセスは既存のネットワークと互換性があり、より大きな検索空間と異なるタスクへの適応性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-19T04:53:31Z)
Rectified Linear Postsynaptic Potential Function for Backpropagation in Deep Spiking Neural Networks [55.0627904986664]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、時間的スパイクパターンを用いて情報を表現し、伝達する。本稿では,情報符号化,シナプス可塑性,意思決定におけるスパイクタイミングダイナミクスの寄与について検討し,将来のDeepSNNやニューロモルフィックハードウェアシステムの設計への新たな視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-26T11:13:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。