論文の概要: Lecture Notes on Linear Neural Networks: A Tale of Optimization and Generalization in Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13767v1
- Date: Sun, 25 Aug 2024 08:24:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-27 18:00:02.871337
- Title: Lecture Notes on Linear Neural Networks: A Tale of Optimization and Generalization in Deep Learning
- Title(参考訳): 線形ニューラルネットワークの講義ノート:ディープラーニングにおける最適化と一般化の物語
- Authors: Nadav Cohen, Noam Razin,
- Abstract要約: ノートは、深層学習の数学的理解に関するプリンストン大学の上級講座の一部として、2021年3月にNCが行った講義に基づいている。
彼らは線形ニューラルネットワークの理論(NC、NR、共同研究者によって開発された)を提示し、ディープラーニングの最適化と一般化の研究における基礎モデルである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.909298522361306
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: These notes are based on a lecture delivered by NC on March 2021, as part of an advanced course in Princeton University on the mathematical understanding of deep learning. They present a theory (developed by NC, NR and collaborators) of linear neural networks -- a fundamental model in the study of optimization and generalization in deep learning. Practical applications born from the presented theory are also discussed. The theory is based on mathematical tools that are dynamical in nature. It showcases the potential of such tools to push the envelope of our understanding of optimization and generalization in deep learning. The text assumes familiarity with the basics of statistical learning theory. Exercises (without solutions) are included.
- Abstract(参考訳): これらのノートは、深層学習の数学的理解に関するプリンストン大学の上級講座の一部として、2021年3月にNCが行った講義に基づいている。
彼らは線形ニューラルネットワークの理論(NC、NR、共同研究者によって開発された)を提示し、ディープラーニングの最適化と一般化の研究における基礎モデルである。
提示された理論から生まれた実践的応用についても論じる。
この理論は、自然界で動的である数学的ツールに基づいている。
これは、ディープラーニングにおける最適化と一般化の理解のエンベロープを推し進めるための、そのようなツールの可能性を示している。
このテキストは統計学習理論の基礎に精通している。
エクササイズは(ソリューションなしで)含まれます。
関連論文リスト
- Foundations and Frontiers of Graph Learning Theory [81.39078977407719]
グラフ学習の最近の進歩は、複雑な構造を持つデータを理解し分析する方法に革命をもたらした。
グラフニューラルネットワーク(GNN)、すなわちグラフ表現を学習するために設計されたニューラルネットワークアーキテクチャは、一般的なパラダイムとなっている。
本稿では,グラフ学習モデルに固有の近似と学習行動に関する理論的基礎とブレークスルーについて概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-03T14:07:41Z) - Mathematical Introduction to Deep Learning: Methods, Implementations,
and Theory [4.066869900592636]
この本は、ディープラーニングアルゴリズムのトピックについて紹介することを目的としている。
本稿では,ディープラーニングアルゴリズムの本質的構成要素を数学的に詳細に概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-31T11:01:23Z) - Bayesian Learning for Neural Networks: an algorithmic survey [95.42181254494287]
この自己完結型調査は、ベイズ学習ニューラルネットワークの原理とアルゴリズムを読者に紹介する。
アクセシブルで実践的な視点からこのトピックを紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-21T21:36:58Z) - Information Flow in Deep Neural Networks [0.6922389632860545]
ディープニューラルネットワークの動作や構造に関する包括的な理論的理解は存在しない。
深層ネットワークはしばしば、不明確な解釈と信頼性を持つブラックボックスと見なされる。
この研究は、情報理論の原理と技法をディープラーニングモデルに適用し、理論的理解を高め、より良いアルゴリズムを設計することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-10T23:32:26Z) - Envisioning Future Deep Learning Theories: Some Basic Concepts and Characteristics [30.365274034429508]
将来的な深層学習理論は,3つの特徴を継承すべきである,と我々は主張する。 階層構造型ネットワークアーキテクチャ, 勾配法を用いてテキストに最適化されたパラメータ, テキスト圧縮的に進化するデータからの情報。
我々はこれらの特徴をTextitneurashedと呼ばれるグラフィカルモデルに統合し、ディープラーニングにおける一般的な経験的パターンを効果的に説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-17T19:51:26Z) - Credit Assignment in Neural Networks through Deep Feedback Control [59.14935871979047]
ディープフィードバックコントロール(Deep Feedback Control, DFC)は、フィードバックコントローラを使用して、望ましい出力ターゲットにマッチするディープニューラルネットワークを駆動し、クレジット割り当てに制御信号を使用する新しい学習方法である。
学習規則は空間と時間において完全に局所的であり、幅広い接続パターンに対するガウス・ニュートンの最適化を近似する。
さらに,DFCと皮質錐体ニューロンのマルチコンパートメントモデルと,局所的な電圧依存性のシナプス可塑性規則を関連づける。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-15T05:30:17Z) - What can linearized neural networks actually say about generalization? [67.83999394554621]
ある無限大のニューラルネットワークにおいて、ニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)理論は一般化を完全に特徴づける。
線形近似は、ニューラルネットワークの特定のタスクの学習複雑性を確実にランク付けできることを示す。
我々の研究は、将来の理論的研究を刺激する新しい深層学習現象の具体例を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-12T13:05:11Z) - Recent advances in deep learning theory [104.01582662336256]
本稿では,近年のディープラーニング理論の進歩をレビューし,整理する。
文献は,(1)深層学習の一般化可能性を分析する複雑性とキャパシティに基づくアプローチ,(2)勾配降下とその変種をモデル化するための微分方程式とその力学系,(3)動的システムの軌道を駆動する損失景観の幾何学的構造,(5)ネットワークアーキテクチャにおけるいくつかの特別な構造の理論的基礎,の6つのグループに分類される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-20T14:16:41Z) - Deep Learning is Singular, and That's Good [31.985399645173022]
特異モデルにおいて、パラメータの最適集合は特異点を持つ解析集合を形成し、古典的な統計的推論は適用できない。
これは、ニューラルネットワークが特異であり、ヘッセンの行列式やラプラス近似を用いた場合の「分割」が適切でないため、ディープラーニングにとって重要である。
深層学習の根本的な問題に対処する可能性にもかかわらず、特異学習理論は深層学習理論の発達過程にほとんど浸透しなかったようである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-22T09:33:59Z) - A Chain Graph Interpretation of Real-World Neural Networks [58.78692706974121]
本稿では,NNを連鎖グラフ(CG)、フィードフォワードを近似推論手法として識別する別の解釈を提案する。
CG解釈は、確率的グラフィカルモデルのリッチな理論的枠組みの中で、各NNコンポーネントの性質を規定する。
我々は,CG解釈が様々なNN技術に対する新しい理論的支援と洞察を提供することを示す具体例を実例で示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-30T14:46:08Z)
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。