平均場最適化問題のためのエントロピー的仮想プレイ【JST・京大機械翻訳】

Chen Fan; Ren Zhenjie; Wang Songbo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211661768539 整理番号：22P0288453

平均場最適化問題のためのエントロピー的仮想プレイ【JST・京大機械翻訳】

Entropic Fictitious Play for Mean Field Optimization Problem

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発行年： 2022年02月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年07月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

平均場限界における2層ニューラルネットワークを研究し,そこではニューロンの数が無限になる傾向がある。この領域では,ニューロンパラメータに対する最適化は確率測度に対する最適化となり,エントロピー正則化器を加えることにより,問題の最小化器を固定点として同定する。著者らは,Nash均衡を学習するためのゲーム理論における古典的仮想的プレイに触発された,エントロピー仮想プレイと呼ばれる新しい訓練アルゴリズムを提案し,この固定点を回復するために,このアルゴリズムは2ループ反復構造を示す。本論文では,指数関数的収束を証明し,簡単な数値例により理論的結果を検証した。【JST・京大機械翻訳】

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ゲーム理論 , 人工知能

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