Neural Tangentsによる無限幅深層ニューラルネットワークの構築とベイズ推論
要点¶Neural TangentsはGoogle AIが開発したJAXのラッパーライブラリです。無限幅 (中間層のユニット数$\to \infty$)のニューラルネットワーク (以後, NN: neural networks)を高速かつ簡単に構築及び学習させることを目的としています。 Neural Tangentsでは無限幅のNNを学習させる手法としてNNGP (Neural Network Gaussian Process)と NTK (Neural Tangent Kernel)の2つを実装しています。 この記事ではNNGPとNTKの要点を紹介し、Neural Tangentsを用いた実装について紹介していきます。 Neural-Tangentsに関連する文献¶ Paper : https://arxiv.org/abs/1912.02803 OpenReview : https:/
Neural Tangent Kernel（NTK）の概要
今ニューラルネットワーク業界に旋風を巻き起こしていて、今後主流になるかもしれないし、埋もれるかもしれない理論である「Neural Tangent Kernel（ニューラルタンジェントカーネル、略してNTK)」の日本語版解説です。NTKがどういったものなのかを理解することを目的としています。 はじめに（英語のお勉強） Tangentは日本語で「接線」です。サインコサインタンジェントだと思ったそこのあなた！違いますよ！ Neural Tangent Kernel(NTK)とは2018年末に提案され、その理論が機械学習の真理に近いとは言われているものの、イマイチ結果に結びつかない理論です。 ニューラルネットワークモデルはy=f(x,θ)（y=出力、x=入力、θ=重みの集合）という関数で表すことができ、一般的には個々の重みを調整することで正しいyを導いていくアルゴリズムです。NTKは重みを調整する
深層学習の理論を眺める：Neural Tangent Kernelと平均場理論 - Qiita
「深層学習はその原理的な背景はよくわからない」，「深層学習は計算機の力でぶん殴ってる」，「深層学習は数理的な側面があまり整備されていない」…こういう話をみなさま一度は耳にした事があるのではないでしょうか？ こういう課題感に対して，ここ数年で深層学習の理論的な研究への注目度が上がっている気がします．今回は，深層学習を支える（かもしれない）ここ数年で特に注目を浴びた理論について紹介します． はじめに Advent Calendarな皆様，こんにちはこんばんはおはようございます．クロステック開発部に所属している田中と申します．昨年度は先進技術研究所でAdvent Calendarをひっそりと書いていましたが，先進技術研究所とサービスイノベーション部と5Gイノベーション推進室を跨いだ組織再編があり，クロステック開発部に異動となりまして，今年はR&Dの3部署（クロステック開発部・サービスイノベーショ
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Neural Tangent Kernel の紹介と実験
