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。
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