論文の概要: Principles and Practice of Deep Representation Learning: or a Mathematical Theory of Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.06624v2
• Date: Mon, 08 Jun 2026 15:12:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-10 13:21:50.618834
• Title: Principles and Practice of Deep Representation Learning: or a Mathematical Theory of Memory
• Title（参考訳）: 深層表現学習の原理と実践--あるいは記憶の数学的理論
• Authors: Sam Buchanan, Druv Pai, Peng Wang, Yi Ma,
• Abstract要約: この本は「ブラックボックスを開き、大きな深層ネットワークのメカニズムを理解する」試みである。 第2章、第3章、第4章、第5章、第6章は、現代のニューラルネットワークアーキテクチャの設計原則を説明します。 第7章と第8章では、よりパラダイム的な方法で問題を解決するために、これらの原則の適用について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.566082684870334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the current era of deep learning and especially generative models, there is significant investment in training very large deep neural networks. Thus far, such models have been "black boxes" that are difficult to understand in the sense that they have opaque internal mechanisms, leading to difficulties in interpretability, reliability, and control. Naturally, this lack of understanding has led to both hype and fear. This book is an attempt to "open the black box" and understand the mechanisms of large deep networks, through the perspective of representation learning, which is a major factor - arguably the single most important one - in the empirical power of deep learning models. A brief outline of this book is as follows. Chapter 1 will summarize the threads that underlie the whole text. Chapters 2, 3, 4, 5, and 6 will explain the design principles of modern neural network architectures through optimization and information theory, reducing the process of architecture development (long having been described as a sort of "alchemy") to undergraduate-level linear algebra and calculus exercises once the underlying principles are introduced. Chapters 7 and 8 will discuss applications of these principles to solve problems in more paradigmatic ways, obtaining new methods and models which are efficient, interpretable, and controllable by design, and yet no less - sometimes even more - powerful than the black-box models they resemble. Chapter 9 will discuss potential future directions for deep learning, the role of representation learning, as well as some open problems.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの時代、特に生成モデルでは、非常に大きなディープニューラルネットワークのトレーニングに多大な投資がなされている。 これまでのところ、このようなモデルは「ブラックボックス」であり、不透明な内部機構を持つという意味では理解が困難であり、解釈可能性、信頼性、制御が困難である。 当然、この理解の欠如は誇大広告と恐怖に繋がった。 この本は、大規模な深層ネットワークのメカニズムを理解し、表現学習の観点で理解しようとする試みである。 この本の概要は以下の通りである。 第1章は、全テキストを補足するスレッドを要約する。 第2章、第3章、第4章、第5章、第6章は、最適化と情報理論を通じて現代のニューラルネットワークアーキテクチャの設計原則を説明し、アーキテクチャ開発のプロセス(長年、一種の「錬金術」と表現されてきた)を、基礎となる原則が導入された後、学部レベルの線形代数と電卓演習に還元する。 第7章と第8章は、よりパラダイム的な方法で問題を解決するためのこれらの原則の適用について議論し、設計によって効率的で解釈可能で制御可能な新しい方法とモデルを得る。 第9章では、深層学習の今後の方向性、表現学習の役割、そしていくつかのオープンな問題について議論する。

関連論文リスト

• There Will Be a Scientific Theory of Deep Learning [62.690977616250954]
  我々は、深層学習の科学的理論が出現しつつあることを主張する。 我々は、そのような理論を導く5つの成長する仕事の体を同定する。 我々は、新しい理論は学習過程の力学と考えるのが一番良いと論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-23T13:58:12Z)
• Machine Learning: a Lecture Note [51.31735291774885]
  この講義ノートは、データサイエンスの初等生と博士課程の学生、あるいは機械学習の基礎的アイデアに関する規律を準備することを目的としている。 それは、機械学習の基本的なアイデアから始まり、分類を主なターゲットタスクとする。 これらの基本的な考え方に基づいて、講義ノートは教師なし学習に対する確率論的アプローチを深く探求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-06T16:03:41Z)
• Foundations and Frontiers of Graph Learning Theory [81.39078977407719]
  グラフ学習の最近の進歩は、複雑な構造を持つデータを理解し分析する方法に革命をもたらした。 グラフニューラルネットワーク(GNN)、すなわちグラフ表現を学習するために設計されたニューラルネットワークアーキテクチャは、一般的なパラダイムとなっている。 本稿では,グラフ学習モデルに固有の近似と学習行動に関する理論的基礎とブレークスルーについて概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-03T14:07:41Z)
• Learning with Explanation Constraints [91.23736536228485]
  我々は、説明がモデルの学習をどのように改善するかを分析するための学習理論フレームワークを提供する。 我々は,多数の合成および実世界の実験に対して,我々のアプローチの利点を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-25T15:06:47Z)
• Does Deep Learning Learn to Abstract? A Systematic Probing Framework [69.2366890742283]
  抽象化はディープラーニングモデルにとって望ましい機能であり、具体的なインスタンスから抽象概念を誘導し、学習コンテキストを超えて柔軟に適用することを意味する。 本稿では,伝達可能性の観点から,ディープラーニングモデルの抽象化能力を検討するための体系的探索フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-23T12:50:02Z)
• Meet You Halfway: Explaining Deep Learning Mysteries [0.0]
  本稿では,ネットワークの振舞いに光を当てることを目的とした,形式的な記述を伴う新しい概念的枠組みを提案する。 なぜニューラルネットワークは一般化能力を獲得するのか? 我々は、この新しいフレームワークと基礎となる理論をサポートする包括的な実験セットを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-09T12:43:10Z)
• Envisioning Future Deep Learning Theories: Some Basic Concepts and Characteristics [30.365274034429508]
  将来的な深層学習理論は,3つの特徴を継承すべきである,と我々は主張する。 階層構造型ネットワークアーキテクチャ, 勾配法を用いてテキストに最適化されたパラメータ, テキスト圧縮的に進化するデータからの情報。 我々はこれらの特徴をTextitneurashedと呼ばれるグラフィカルモデルに統合し、ディープラーニングにおける一般的な経験的パターンを効果的に説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-17T19:51:26Z)

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。