論文の概要: Mixture of Experts Provably Detect and Learn the Latent Cluster Structure in Gradient-Based Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01656v1
• Date: Mon, 02 Jun 2025 13:26:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:34.399039
• Title: Mixture of Experts Provably Detect and Learn the Latent Cluster Structure in Gradient-Based Learning
• Title（参考訳）: グラディエント学習における潜在クラスタ構造の検出と学習に関する専門家の混在
• Authors: Ryotaro Kawata, Kohsei Matsutani, Yuri Kinoshita, Naoki Nishikawa, Taiji Suzuki,
• Abstract要約: MoEは、バニラルータを備えた特殊なモデルのアンサンブルで、各入力を適切な専門家に動的に配布する。 我々は,各専門家が個々のクラスタに対応するより単純な関数を弱めに回復する能力を活用して,この問題をより簡単なサブプロブレムに分割することに成功していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.342433025421926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mixture of Experts (MoE), an ensemble of specialized models equipped with a router that dynamically distributes each input to appropriate experts, has achieved successful results in the field of machine learning. However, theoretical understanding of this architecture is falling behind due to its inherent complexity. In this paper, we theoretically study the sample and runtime complexity of MoE following the stochastic gradient descent (SGD) when learning a regression task with an underlying cluster structure of single index models. On the one hand, we prove that a vanilla neural network fails in detecting such a latent organization as it can only process the problem as a whole. This is intrinsically related to the concept of information exponent which is low for each cluster, but increases when we consider the entire task. On the other hand, we show that a MoE succeeds in dividing this problem into easier subproblems by leveraging the ability of each expert to weakly recover the simpler function corresponding to an individual cluster. To the best of our knowledge, this work is among the first to explore the benefits of the MoE framework by examining its SGD dynamics in the context of nonlinear regression.
• Abstract（参考訳）: それぞれの入力を適切な専門家に動的に分散するルータを備えた特殊なモデルのアンサンブルであるMixture of Experts (MoE)は、機械学習の分野で成功している。 しかし、このアーキテクチャの理論的理解は、その固有の複雑さのために遅れを取っている。 本稿では,単一指数モデルのクラスタ構造に基づく回帰処理の学習において,確率勾配降下(SGD)によるMoEのサンプルおよび実行時複雑性について理論的に検討する。 一方、バニラニューラルネットワークは、そのような潜伏する組織を検出するのに失敗し、問題全体を処理できないことを証明している。 これは、各クラスタに対して低いが、タスク全体を考慮すると増加する情報指数の概念と本質的に関連している。 一方、各専門家が個々のクラスタに対応するより単純な関数を弱く回復する能力を活用して、この問題をより簡単なサブプロブレムに分割することに成功していることを示す。 我々の知る限りでは、この研究は、非線形回帰の文脈におけるSGDのダイナミクスを調べることで、MoEフレームワークの利点を初めて探求するものである。

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