最適集合を埋めるか?無害多様性による個体群勾配降下【JST・京大機械翻訳】

Gong Chengyue; Wu Lemeng; Liu Qiang

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217175825723 整理番号：22P0290988

最適集合を埋めるか?無害多様性による個体群勾配降下【JST・京大機械翻訳】

How to Fill the Optimum Set? Population Gradient Descent with Harmless Diversity

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発行年： 2022年02月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月16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)

従来の最適化手法は,単一最適解の発見に焦点を合わせているが,現代の機械学習問題,特に深層学習におけるほとんどの目的関数は,しばしば,最適数の多重または無限数を持つ。したがって,目的関数の最適集合における多様な点の集合を見つける問題を考察することは有用である。本研究では,主な損失関数の最適集合の中で多様性スコアを最大化する2レベル最適化問題としてこの問題をフレーム化し,その点を反復的に更新し,主要損失の最適化をしない方法で多様性スコアを最大化するためのポイントを反復的に更新する簡単なポピュレーション勾配降下フレームワークで解いた。提案手法は,テキスト対画像生成,テキスト対メッシュ生成,分子立体配座生成およびアンサンブルニューラルネットワーク訓練を含む多様なアプリケーションで多様な解を効率的に生成できることを実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , パターン認識 , ニューロコンピュータ , その他のオペレーションズリサーチの手法

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