Основные понятия
深層ファクターグラフでの学習におけるガウス信念伝播の重要性と効果を示す。
Аннотация
深層ファクターグラフにおけるガウス信念伝播の学習方法が提案された。この手法は、入力、出力、活性化関数、パラメータをランダム変数として扱い、信念伝播(BP)を使用して問題を解決することが可能であることが示された。GBPは局所的な更新を行うため、分散型かつ非同期なトレーニングに適している。また、連続学習も自然な手段で実現可能であり、ビデオノイズ除去や画像分類において有望な結果が得られている。LucibelloらのMLP-likeファクターグラフと比較し、GBP Learningはより一般的なアプローチであり、連続重み学習もサポートしている。
Статистика
GBPは局所的かつ非同期なトレーニングに適している。
ビデオノイズ除去ではGBP Learningが手作業設計の手法よりも優れたパフォーマンスを示した。
MNISTデータセットではGBP Learningが他の方法よりもサンプル効率が高かった。
Цитаты
"Our work shares similar goals to Lucibello et al., (2022), who train MLP-like factor graphs with GBP using analytically derived message updates."
"Much recent work has shown that Gaussian BP (GBP) to be a robust and effective algorithm for distributed inference in factor graphs."