論文の概要: Novel Saliency Analysis for the Forward Forward Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15365v1
- Date: Wed, 18 Sep 2024 17:21:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-26 13:30:54.788708
- Title: Novel Saliency Analysis for the Forward Forward Algorithm
- Title（参考訳）: フォワードフォワードアルゴリズムの新しいサリエンシ解析
- Authors: Mitra Bakhshi,
- Abstract要約: ニューラルネットワークトレーニングにフォワードフォワードアルゴリズムを導入する。
この方法は、2つのフォワードパスを実際のデータで実行し、正の強化を促進する。
従来のサリエンシ手法に固有の制約を克服するため,フォワードフォワードフレームワークに特化してベスポークサリエンシアルゴリズムを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Incorporating the Forward Forward algorithm into neural network training represents a transformative shift from traditional methods, introducing a dual forward mechanism that streamlines the learning process by bypassing the complexities of derivative propagation. This method is noted for its simplicity and efficiency and involves executing two forward passes the first with actual data to promote positive reinforcement, and the second with synthetically generated negative data to enable discriminative learning. Our experiments confirm that the Forward Forward algorithm is not merely an experimental novelty but a viable training strategy that competes robustly with conventional multi layer perceptron (MLP) architectures. To overcome the limitations inherent in traditional saliency techniques, which predominantly rely on gradient based methods, we developed a bespoke saliency algorithm specifically tailored for the Forward Forward framework. This innovative algorithm enhances the intuitive understanding of feature importance and network decision-making, providing clear visualizations of the data features most influential in model predictions. By leveraging this specialized saliency method, we gain deeper insights into the internal workings of the model, significantly enhancing our interpretative capabilities beyond those offered by standard approaches. Our evaluations, utilizing the MNIST and Fashion MNIST datasets, demonstrate that our method performs comparably to traditional MLP-based models.
- Abstract（参考訳）: フォワードフォワードアルゴリズムをニューラルネットワークトレーニングに組み込むことは、デリバティブな伝播の複雑さをバイパスして学習プロセスを合理化する二重フォワード機構を導入し、従来の方法からの転換的なシフトを表している。
本手法は, その単純さと効率性から注目され, 正の強化を促進するために, 正の強化を促進するために, 2つの前進パスを実行し, 2つの負のデータを合成して識別学習を可能にする。
我々の実験は、フォワードフォワードアルゴリズムは単なる実験的な新規性ではなく、従来のマルチ層パーセプトロン(MLP)アーキテクチャと頑健に競合する訓練戦略であることを確認した。
勾配に基づく手法に大きく依存する従来のサリエンシ手法に固有の制約を克服するため,フォワードフォワードフレームワークに特化してベスポークサリエンシアルゴリズムを開発した。
この革新的なアルゴリズムは、特徴の重要性とネットワーク決定の直感的な理解を高め、モデル予測に最も影響を及ぼすデータ特徴の明確な可視化を提供する。
この特殊サリエンシ手法を利用することで、モデルの内部動作についてより深い洞察を得ることができ、標準アプローチによって提供されるもの以上の解釈能力を大幅に向上する。
MNIST と Fashion MNIST のデータセットを用いて,本手法が従来の MLP モデルと同等に動作することを示す。
関連論文リスト
- Deep Learning Through A Telescoping Lens: A Simple Model Provides Empirical Insights On Grokking, Gradient Boosting & Beyond [61.18736646013446]
その驚くべき振る舞いをより深く理解するために、トレーニングされたニューラルネットワークの単純かつ正確なモデルの有用性について検討する。
3つのケーススタディで、様々な顕著な現象に関する新しい経験的洞察を導き出すためにどのように適用できるかを説明します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-31T22:54:34Z) - Unifying back-propagation and forward-forward algorithms through model predictive control [12.707050104493218]
深層ニューラルネットワークのトレーニングのためのモデル予測制御フレームワークを提案する。
同時に、様々なルック・フォワードの水平線を持つ様々な中間訓練アルゴリズムが生まれる。
我々は、このトレードオフを深い線形ネットワーク上で正確に分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-29T05:35:39Z) - Advancing Neural Network Performance through Emergence-Promoting Initialization Scheme [0.0]
本稿では,ニューラルネットワークの初期化手法を提案する。
この手法は,Li(2023)が提案する出現対策の概念にインスパイアされ,より高い出現値を達成するために,レイヤワイド・ウェイト・スケーリング・ファクタを調整した。
バッチ正規化の有無にかかわらず,モデル精度とトレーニング速度の両面で大幅に向上したことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-26T18:56:47Z) - An Interpretable Alternative to Neural Representation Learning for Rating Prediction -- Transparent Latent Class Modeling of User Reviews [8.392465185798713]
本稿では,レビュー情報に基づいてユーザおよび製品潜伏クラスを編成する透過確率モデルを提案する。
本研究は,テキストベースニューラルネットワークと比較して,解釈可能性と予測性能の両面から評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-17T07:07:42Z) - Distilling Knowledge from Resource Management Algorithms to Neural
Networks: A Unified Training Assistance Approach [18.841969905928337]
本稿では,知識蒸留(KD)に基づくアルゴリズム蒸留(AD)法を提案する。
本研究は,無線通信システム最適化における従来の最適化洞察と新しいNN技術の統合の道を開くものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-15T00:30:58Z) - End-to-End Meta-Bayesian Optimisation with Transformer Neural Processes [52.818579746354665]
本稿では,ニューラルネットワークを一般化し,トランスフォーマーアーキテクチャを用いて獲得関数を学習する,エンド・ツー・エンドの差別化可能な最初のメタBOフレームワークを提案する。
我々は、この強化学習(RL)によるエンドツーエンドのフレームワークを、ラベル付き取得データの欠如に対処できるようにします。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-25T10:58:46Z) - Stochastic Unrolled Federated Learning [85.6993263983062]
本稿では,UnRolled Federated Learning (SURF)を導入する。
提案手法は,この拡張における2つの課題,すなわち,非学習者へのデータセット全体の供給の必要性と,フェデレート学習の分散的性質に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-24T17:26:22Z) - Latent Variable Representation for Reinforcement Learning [131.03944557979725]
モデルに基づく強化学習のサンプル効率を改善するために、潜在変数モデルが学習、計画、探索をいかに促進するかは理論上、実証上、不明である。
状態-作用値関数に対する潜在変数モデルの表現ビューを提供する。これは、抽出可能な変分学習アルゴリズムと楽観主義/悲観主義の原理の効果的な実装の両方を可能にする。
特に,潜伏変数モデルのカーネル埋め込みを組み込んだUPB探索を用いた計算効率の良い計画アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-17T00:26:31Z) - Making Linear MDPs Practical via Contrastive Representation Learning [101.75885788118131]
マルコフ決定過程(MDP)における次元性の呪いに、低ランク表現を利用することで対処することが一般的である。
本稿では,効率的な表現学習を可能にしつつ,正規化を自動的に保証する線形MDPの代替的定義について考察する。
いくつかのベンチマークにおいて、既存の最先端モデルベースおよびモデルフリーアルゴリズムよりも優れた性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-14T18:18:02Z) - Data Augmentation through Expert-guided Symmetry Detection to Improve
Performance in Offline Reinforcement Learning [0.0]
マルコフ決定過程(MDP)の動的モデルのオフライン推定は非自明な作業である。
近年の研究では、密度推定法に依存する専門家誘導パイプラインが、決定論的環境において、この構造を効果的に検出できることが示されている。
学習したMDPを解き、実際の環境に最適化されたポリシーを適用すると、前者の結果が性能改善につながることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-18T14:32:32Z) - COMBO: Conservative Offline Model-Based Policy Optimization [120.55713363569845]
ディープニューラルネットワークのような複雑なモデルによる不確実性推定は困難であり、信頼性が低い。
我々は,サポート外状態動作の値関数を正規化するモデルベースオフラインRLアルゴリズムCOMBOを開発した。
従来のオフラインモデルフリーメソッドやモデルベースメソッドと比べて、comboは一貫してパフォーマンスが良いことが分かりました。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-16T18:50:32Z)
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。