論文の概要: Dynamics of Supervised and Reinforcement Learning in the Non-Linear Perceptron

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03749v1
• Date: Thu, 5 Sep 2024 17:58:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 19:33:34.812461
• Title: Dynamics of Supervised and Reinforcement Learning in the Non-Linear Perceptron
• Title（参考訳）: 非線形パーセプトロンにおける教師付き強化学習のダイナミクス
• Authors: Christian Schmid, James M. Murray,
• Abstract要約: 学習を記述するフロー方程式を導出するために,データセット処理アプローチを用いる。 学習ルール(教師付きまたは強化学習,SL/RL)と入力データ分布が知覚者の学習曲線に及ぼす影響を特徴付ける。 このアプローチは、より複雑な回路アーキテクチャの学習力学を解析する方法を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.069335774032178
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ability of a brain or a neural network to efficiently learn depends crucially on both the task structure and the learning rule. Previous works have analyzed the dynamical equations describing learning in the relatively simplified context of the perceptron under assumptions of a student-teacher framework or a linearized output. While these assumptions have facilitated theoretical understanding, they have precluded a detailed understanding of the roles of the nonlinearity and input-data distribution in determining the learning dynamics, limiting the applicability of the theories to real biological or artificial neural networks. Here, we use a stochastic-process approach to derive flow equations describing learning, applying this framework to the case of a nonlinear perceptron performing binary classification. We characterize the effects of the learning rule (supervised or reinforcement learning, SL/RL) and input-data distribution on the perceptron's learning curve and the forgetting curve as subsequent tasks are learned. In particular, we find that the input-data noise differently affects the learning speed under SL vs. RL, as well as determines how quickly learning of a task is overwritten by subsequent learning. Additionally, we verify our approach with real data using the MNIST dataset. This approach points a way toward analyzing learning dynamics for more-complex circuit architectures.
• Abstract（参考訳）: 脳やニューラルネットワークが効率的に学習する能力は、タスク構造と学習規則の両方に大きく依存する。 従来の研究は、学生-教師の枠組みや線形化された出力の仮定の下で、知覚論の比較的単純化された文脈で学習を記述する力学方程式を解析してきた。 これらの仮定は理論的な理解を促進する一方で、学習力学の決定における非線形性と入力データ分布の役割の詳細な理解を排除し、理論の実際の生物学的または人工知能ニューラルネットワークへの適用性を制限する。 本稿では,学習を記述する流れ方程式の導出に確率的手法を用いており,この枠組みを非線形パーセプトロンが二項分類を行う場合に適用する。 本研究では,学習ルール(教師付きあるいは強化学習,SL/RL)と入力データ分布が,知覚者の学習曲線および忘れる曲線に与える影響を,その後の課題として特徴づける。 特に、入力データノイズがSL対RLの学習速度に異なる影響を及ぼし、その後の学習によってタスクの学習がいかに早く書き直されるかを決定する。 さらに,本手法をMNISTデータセットを用いて実データで検証する。 このアプローチは、より複雑な回路アーキテクチャの学習力学を解析する方法を示している。

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