Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unifying back-propagation and forward-forward algorithms through model predictive control

論文の概要: Unifying back-propagation and forward-forward algorithms through model predictive control

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19561v1
Date: Sun, 29 Sep 2024 05:35:39 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-01 21:58:24.248008
Title: Unifying back-propagation and forward-forward algorithms through model predictive control
Title（参考訳）: モデル予測制御によるバックプロパゲーションとフォワードフォワードアルゴリズムの統合
Authors: Lianhai Ren, Qianxiao Li,
Abstract要約: 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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.707050104493218
License:
Abstract: We introduce a Model Predictive Control (MPC) framework for training deep neural networks, systematically unifying the Back-Propagation (BP) and Forward-Forward (FF) algorithms. At the same time, it gives rise to a range of intermediate training algorithms with varying look-forward horizons, leading to a performance-efficiency trade-off. We perform a precise analysis of this trade-off on a deep linear network, where the qualitative conclusions carry over to general networks. Based on our analysis, we propose a principled method to choose the optimization horizon based on given objectives and model specifications. Numerical results on various models and tasks demonstrate the versatility of our method.
Abstract（参考訳）: 本稿では,深いニューラルネットワークをトレーニングするためのモデル予測制御(MPC)フレームワークを導入し,バックプロパゲーション(BP)アルゴリズムとフォワードフォワード(FF)アルゴリズムを体系的に統一する。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トレーニングアルゴリズムが生まれ、パフォーマンス効率のトレードオフにつながります。定性的な結論が一般的なネットワークに渡される深層線形ネットワーク上で、このトレードオフを正確に解析する。そこで本研究では,目的とモデル仕様に基づいて最適化地平線を選択するための原理的手法を提案する。各種モデルおよびタスクの数値計算結果から,本手法の汎用性を示す。

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