Backpropしないニューラルネット入門 (2/2)
1. 概要下記のarXiv論文を紹介します。 Jinshan Zeng, Tim Tsz-Kit Lau, Shaobo Lin, Yuan Yao (2018). Block Coordinate Descent for Deep Learning: Unified Convergence Guarantees.arXiv:1803.00225 現時点では投稿されて間もない論文ですが、個人的には機械学習の論文を読んでいて久々に楽しい気持ちになれました。 論文の提案手法はgradient-free methodと呼ばれる手法の一種なので、本記事はそのあたりのレビューも少し兼ねます。 2. 勾配法の収束条件ニューラルネットの構造をひとつ固定し、その構造を使って表せる関数の全体を $\mathcal{F}$ と書きます。ニューラルネットの学習とは、与えられた損失を最小化する関数を見つけることで
Wolfram|Alpha: Making the world’s knowledge computable
Compute expert-level answers using Wolfram’s breakthrough algorithms, knowledgebase and AI technology Mathematics ›Step-by-Step SolutionsElementary MathAlgebraPlotting & GraphicsCalculus & AnalysisGeometryDifferential EquationsStatisticsMore Topics »Science & Technology ›Units & MeasuresPhysicsChemistryEngineeringComputational SciencesEarth SciencesMaterialsTransportationMore Topics »Society & Cul
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