論文の概要: Harnessing the Power of Noise: A Survey of Techniques and Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06348v1
- Date: Tue, 8 Oct 2024 20:37:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-01 06:19:07.020658
- Title: Harnessing the Power of Noise: A Survey of Techniques and Applications
- Title（参考訳）: 騒音の力の調和:技術と応用のサーベイ
- Authors: Reyhaneh Abdolazimi, Shengmin Jin, Pramod K. Varshney, Reza Zafarani,
- Abstract要約: ノイズは、伝統的に計算システムにおける迷惑と見なされ、予期せぬ、直感に反する利点のために再考されている。
ノイズに富んだトレーニング戦略が、ノイズの多いデータからより一般化するモデルにどのように結びつくかを強調します。
この研究は、ノイズの知覚の仕方を変え、それが情報時代におけるイノベーションと進歩の火花になり得ることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.696912127185147
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Noise, traditionally considered a nuisance in computational systems, is reconsidered for its unexpected and counter-intuitive benefits across a wide spectrum of domains, including nonlinear information processing, signal processing, image processing, machine learning, network science, and natural language processing. Through a comprehensive review of both historical and contemporary research, this survey presents a dual perspective on noise, acknowledging its potential to both disrupt and enhance performance. Particularly, we highlight how noise-enhanced training strategies can lead to models that better generalize from noisy data, positioning noise not just as a challenge to overcome but as a strategic tool for improvement. This work calls for a shift in how we perceive noise, proposing that it can be a spark for innovation and advancement in the information era.
- Abstract（参考訳）: ノイズは伝統的に計算システムにおいて迷惑であると考えられてきたが、非線形情報処理、信号処理、画像処理、機械学習、ネットワーク科学、自然言語処理など、様々な領域で予期せぬ非直感的な利点のために再考されている。
歴史研究と現代研究の両方の総合的なレビューを通じて、この調査はノイズに対する二重の視点を示し、性能の破壊と向上の両面での可能性を認めている。
特に、ノイズに富んだトレーニング戦略が、ノイズの多いデータからより一般化するモデルにどのように結びつくかを強調し、ノイズを克服するための課題だけでなく、改善のための戦略的ツールとして位置づける。
この研究は、ノイズの知覚の仕方を変え、それが情報時代におけるイノベーションと進歩の火花になり得ることを示唆している。
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