論文の概要: Deep Unfolding: Recent Developments, Theory, and Design Guidelines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.03768v1
- Date: Wed, 03 Dec 2025 13:16:35 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2025-12-04 12:06:36.42891
- Title: Deep Unfolding: Recent Developments, Theory, and Design Guidelines
- Title（参考訳）: 深層展開 : 最近の展開, 理論, 設計ガイドライン
- Authors: Nir Shlezinger, Santiago Segarra, Yi Zhang, Dvir Avrahami, Zohar Davidov, Tirza Routtenberg, Yonina C. Eldar,
- Abstract要約: この記事では、最適化アルゴリズムを構造化されたトレーニング可能なMLアーキテクチャに変換するフレームワークであるDeep Unfoldingのチュートリアルスタイルの概要を提供する。
推論と学習のための最適化の基礎を概観し、深層展開のための4つの代表的な設計パラダイムを導入し、その反復的な性質から生じる特有なトレーニングスキームについて議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.63555420898554
- License:
- Abstract: Optimization methods play a central role in signal processing, serving as the mathematical foundation for inference, estimation, and control. While classical iterative optimization algorithms provide interpretability and theoretical guarantees, they often rely on surrogate objectives, require careful hyperparameter tuning, and exhibit substantial computational latency. Conversely, machine learning (ML ) offers powerful data-driven modeling capabilities but lacks the structure, transparency, and efficiency needed for optimization-driven inference. Deep unfolding has recently emerged as a compelling framework that bridges these two paradigms by systematically transforming iterative optimization algorithms into structured, trainable ML architectures. This article provides a tutorial-style overview of deep unfolding, presenting a unified perspective of methodologies for converting optimization solvers into ML models and highlighting their conceptual, theoretical, and practical implications. We review the foundations of optimization for inference and for learning, introduce four representative design paradigms for deep unfolding, and discuss the distinctive training schemes that arise from their iterative nature. Furthermore, we survey recent theoretical advances that establish convergence and generalization guarantees for unfolded optimizers, and provide comparative qualitative and empirical studies illustrating their relative trade-offs in complexity, interpretability, and robustness.
- Abstract（参考訳）: 最適化手法は信号処理において中心的な役割を果たし、推論、推定、制御の数学的基礎として機能する。
古典的反復最適化アルゴリズムは解釈可能性と理論的保証を提供するが、それらはしばしば代理目的に依存し、注意深いハイパーパラメータチューニングを必要とし、相当な計算遅延を示す。
逆に機械学習(ML)は、強力なデータ駆動モデリング機能を提供するが、最適化駆動推論に必要な構造、透明性、効率性が欠けている。
最近、Deep Unfoldingは、反復最適化アルゴリズムを構造化されたトレーニング可能なMLアーキテクチャに体系的に変換することで、これらの2つのパラダイムをブリッジする魅力的なフレームワークとして登場した。
本稿では、最適化ソルバをMLモデルに変換し、その概念的、理論的、実践的な意味を強調するための方法論の統一的な視点を示す。
推論と学習のための最適化の基礎を概観し、深層展開のための4つの代表的な設計パラダイムを導入し、その反復的な性質から生じる特有なトレーニングスキームについて議論する。
さらに,展開されたオプティマイザの収束と一般化の保証を確立するための最近の理論的進歩を調査し,それらの複雑性,解釈可能性,堅牢性の相対的トレードオフを考察した質的および実証的研究を行った。
関連論文リスト
- Principled Approximation Methods for Efficient and Scalable Deep Learning [4.082286997378594]
本論文は,ディープラーニングシステムの効率向上のための原理的近似法について考察する。
アーキテクチャ設計,モデル圧縮,最適化という,効率向上のための3つの主要なアプローチについて検討する。
私たちのコントリビューションは、スケーラブルで原則化された近似を通じて、計算的に難しい問題に取り組むことに集中しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-29T18:17:48Z) - A Survey on Progress in LLM Alignment from the Perspective of Reward Design [29.9792653187187]
リワード設計は、フィードバック信号とモデル最適化の間のブリッジとして機能し、大きな言語モデルを人間の値と整合させる上で重要な役割を担っている。
この調査は、報酬モデリングの構造化された組織を提供し、数学的定式化、建設プラクティス、最適化パラダイムとの相互作用の3つの重要な側面に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-05T14:15:02Z) - A Survey on Inference Optimization Techniques for Mixture of Experts Models [50.40325411764262]
大規模Mixture of Experts(MoE)モデルは、条件計算によるモデル容量と計算効率の向上を提供する。
これらのモデル上で推論をデプロイし実行することは、計算資源、レイテンシ、エネルギー効率において大きな課題を示す。
本調査では,システムスタック全体にわたるMoEモデルの最適化手法について分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-18T14:11:15Z) - Efficiency optimization of large-scale language models based on deep learning in natural language processing tasks [6.596361762662328]
大規模言語モデルの内部構造と操作機構を理論的に解析する。
我々は、適応最適化アルゴリズム(AdamWなど)、大規模並列計算技術、混合精度訓練戦略の寄与を評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-20T00:10:00Z) - Hierarchical Optimization-Derived Learning [58.69200830655009]
我々は,最適化モデル構築の本質的な動作とそれに対応する学習過程を同時に研究するために,階層型ODL(Hyerarchical ODL)という新しいフレームワークを構築した。
これは、最適化と学習という2つの結合されたODLコンポーネントに対する最初の理論的保証である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-11T03:35:13Z) - Backpropagation of Unrolled Solvers with Folded Optimization [55.04219793298687]
ディープネットワークにおけるコンポーネントとしての制約付き最適化モデルの統合は、多くの専門的な学習タスクに有望な進歩をもたらした。
1つの典型的な戦略はアルゴリズムのアンローリングであり、これは反復解法の操作による自動微分に依存している。
本稿では,非ロール最適化の後方通過に関する理論的知見を提供し,効率よく解けるバックプロパゲーション解析モデルを生成するシステムに繋がる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-28T01:50:42Z) - Optimization-Inspired Learning with Architecture Augmentations and
Control Mechanisms for Low-Level Vision [74.9260745577362]
本稿では,GDC(Generative, Discriminative, and Corrective)の原則を集約する,最適化に着想を得た統合学習フレームワークを提案する。
フレキシブルな組み合わせで最適化モデルを効果的に解くために,3つのプロパゲーティブモジュールを構築した。
低レベル視覚タスクにおける実験は、GDCの有効性と適応性を検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-10T03:24:53Z)
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。