論文の概要: Poisson Hyperplane Processes with Rectified Linear Units

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.05586v1
• Date: Fri, 09 Jan 2026 07:12:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-12 17:41:49.886125
• Title: Poisson Hyperplane Processes with Rectified Linear Units
• Title（参考訳）: 整形線形単位をもつポアソン超平面過程
• Authors: Shufei Ge, Shijia Wang, Lloyd Elliott,
• Abstract要約: 我々はポアソン超平面プロセス(PHP)と2層ReLUニューラルネットワークの接続を確立する。 ガウス前のPHPは2層ReLUニューラルネットワークの代替確率表現であることを示す。 数値実験により,提案手法は古典的な2層ReLUニューラルネットワークよりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.15746572209356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Neural networks have shown state-of-the-art performances in various classification and regression tasks. Rectified linear units (ReLU) are often used as activation functions for the hidden layers in a neural network model. In this article, we establish the connection between the Poisson hyperplane processes (PHP) and two-layer ReLU neural networks. We show that the PHP with a Gaussian prior is an alternative probabilistic representation to a two-layer ReLU neural network. In addition, we show that a two-layer neural network constructed by PHP is scalable to large-scale problems via the decomposition propositions. Finally, we propose an annealed sequential Monte Carlo algorithm for Bayesian inference. Our numerical experiments demonstrate that our proposed method outperforms the classic two-layer ReLU neural network. The implementation of our proposed model is available at https://github.com/ShufeiGe/Pois_Relu.git.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは様々な分類や回帰タスクにおいて最先端のパフォーマンスを示している。 Rectified linear units (ReLU) はニューラルネットワークモデルにおいて隠れたレイヤの活性化関数としてしばしば使用される。 本稿では,ポアソン超平面プロセス(PHP)と2層ReLUニューラルネットワークの接続を確立する。 ガウス前のPHPは2層ReLUニューラルネットワークの代替確率表現であることを示す。 さらに,PHPで構築した2層ニューラルネットワークは,分解命題による大規模問題に対してスケーラブルであることを示す。 最後に,ベイズ推定のためのアニール型連続モンテカルロアルゴリズムを提案する。 数値実験により,提案手法は古典的な2層ReLUニューラルネットワークよりも優れていることが示された。 提案モデルの実装はhttps://github.com/ShufeiGe/Pois_Relu.git.comで公開されている。

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