論文の概要: Optimizing Neural Network Performance and Interpretability with Diophantine Equation Encoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07310v1
• Date: Wed, 11 Sep 2024 14:38:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-12 14:13:20.309038
• Title: Optimizing Neural Network Performance and Interpretability with Diophantine Equation Encoding
• Title（参考訳）: ディオファンチン方程式符号化によるニューラルネットワーク性能の最適化と解釈可能性
• Authors: Ronald Katende,
• Abstract要約: 本稿では,ディープラーニングモデルの精度と堅牢性を高める新しい手法を提案する。 本手法は,トレーニング中にダイオファンチン制約を強制するカスタムロス関数を統合し,より一般化し,エラー境界を低減し,敵攻撃に対するレジリエンスを高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores the integration of Diophantine equations into neural network (NN) architectures to improve model interpretability, stability, and efficiency. By encoding and decoding neural network parameters as integer solutions to Diophantine equations, we introduce a novel approach that enhances both the precision and robustness of deep learning models. Our method integrates a custom loss function that enforces Diophantine constraints during training, leading to better generalization, reduced error bounds, and enhanced resilience against adversarial attacks. We demonstrate the efficacy of this approach through several tasks, including image classification and natural language processing, where improvements in accuracy, convergence, and robustness are observed. This study offers a new perspective on combining mathematical theory and machine learning to create more interpretable and efficient models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、モデル解釈可能性、安定性、効率を改善するために、ディオファンタイン方程式をニューラルネットワーク(NN)アーキテクチャに統合することを検討する。 ニューラルネットワークパラメータをダイオファンタイン方程式の整数解として符号化および復号することにより、ディープラーニングモデルの精度と堅牢性の両方を高める新しいアプローチを導入する。 本手法は,トレーニング中にダイオファンチン制約を強制するカスタムロス関数を統合し,より一般化し,エラー境界を低減し,敵攻撃に対するレジリエンスを高める。 本稿では, 画像分類や自然言語処理などのタスクを通じて, 精度, 収束性, 頑健性の向上を観察し, このアプローチの有効性を実証する。 この研究は、数学的理論と機械学習を組み合わせることで、より解釈可能で効率的なモデルを作成するための新しい視点を提供する。

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