未学習のニューラルネットに隠された「当たりくじ」 - Qiita

はじめに 従来式のニューラルネットでは, 未学習のニューラルネットに対し, 各辺の重みを徐々に変化させることで学習を行います. これに対し本記事では, 未学習のニューラルネットに対し, 重み更新なしで学習が可能な画期的な一風変わった手法"edge-popup algorithm"[1]を紹介します. 元論文: What's Hidden in a Randomly Weighted Neural Network? 公式実装: https://github.com/allenai/hidden-networks/blob/master/simple_mnist_example.py 本記事ではedge-popup algorithmがどういった着想で編み出されていて, 何を行うアルゴリズムか, どの程度高い性能が出るか, どういった後続研究があるかを順を追って見ていきます. 宝くじ仮説とは

[ymzkey]

宝くじ仮説

[misshiki]

“本記事ではedge-popup algorithmがどういった着想で編み出されていて, 何を行うアルゴリズムか, どの程度高い性能が出るか, どういった後続研究があるかを順を追って見ていきます.”

[sugawara1991]

幼児の脳シナプス接続は成人になる過程で刈り込まれるそうだが似た理屈かな

[cartman0]

バックプロパゲーションじゃないやつあるんか

[kei_1010]

嘘をつかないAIに、こういう俺には全く理解不能な記事を読ませて「これはこういう意味ですか？」って質問しまくって俺でも理解できるようになる未来が来て欲しい。