入出力仕様の下でのニューラルネットワークの学習【JST・京大機械翻訳】

Abdeen Zain ul; Yin He; Kekatos Vassilis; Jin Ming

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213269013603 整理番号：22P0293858

入出力仕様の下でのニューラルネットワークの学習【JST・京大機械翻訳】

Learning Neural Networks under Input-Output Specifications

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2022年02月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月22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)

本論文では,入出力挙動に関する特定の仕様を確かに満たすニューラルネットワークを学習する重要な問題を調べた。著者らの戦略は,変換された空間において凸である許容可能な政策パラメータのセットの内部近似を見つけることである。この目的のために,非線形仕様と二次制約による活性化関数の抽象化によって導出されたニューラルネットワークのための検証条件を凸化する重要な技術的課題に取り組んだ。特に,ループ変換に基づく元のニューラルネットワークの再パラメータ化スキームを提案し,それは学習中に施行できる凸条件を導いた。この理論的構築を,入力の異なる領域に対して到達可能な集合を指定する実験において検証した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , , ,
, , 【Automatic Indexing@JST】

システム設計・解析 , システム・制御理論一般

, , ,

前のページに戻る