Search Results 勾配降下法

指数平滑移動平均の直感的な説明

時間系列分析において、前の値を考慮に入れて、配列の傾向方向を理解する必要がしばしばあります配列内の次の値の近似を行うことができます...

イントロダクション自然言語理解の常に進化する風景の中で、研究者たちは革新的なアプローチを通じて可能性の限界を em>押し上げることを続けています。本記事では、生成AI（GenAI）に関する画期的な研究論文のコレクションについて探求していきます。これらの研究は、人間の好みとの一致度向上からテキストの説明から3Dコンテンツを生成するという様々な側面にわたって言語モデルを探究しています。これらの研究は学術的な論議に貢献すると同時に、自然言語処理の未来を形作る可能性のある実践的な洞察を提供しています。これらの啓発的な調査を通じて旅を始めましょう。 GenAIに関するトップ10の研究論文 GenAIに関する数百の研究論文の中から、以下は私たちのトップ10の選り抜きです。 1. 生成プリトレーニングによる言語理解の向上この研究論文は、非教示型のプリトレーニングと教示型のファインチューニングを組み合わせて自然言語理解タスクを強化するための半教師付きアプローチを探求しています。この研究では、Transformerアーキテクチャに基づいたタスクに依存しないモデルを利用しています。これにより、多様な未ラベルのテキストでの生成プリトレーニングとその後の識別的ファインチューニングによって、さまざまな言語理解ベンチマークでのパフォーマンスが大幅に向上することが明らかになりました。このモデルは、常識的な推論において8.9%、質問応答において5.7%、テキスト言い換えにおいて1.5%といった注目すべき改善を達成しました。この研究は、大規模な未ラベルのコーパスをプリトレーニングに活用し、ファインチューニング中のタスクに意識した入力変換を行うことが、教師なし学習を自然言語処理や他の領域で進めるための貴重な洞察を提供しています。論文はこちらで入手できます：https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf 2. 人間フィードバックを用いた強化学習：悲観主義を通じたダイナミックな選択の学習この生成AIに関する研究論文は、オフラインでの人間フィードバックによる強化学習（RLHF）の難しい領域に深入りしています。この研究は、人間の選択に影響を受けたトラジェクトリの集合から、マルコフ決定過程（MDP）における人間の基盤と最適方策を把握することを目指しています。この研究は、経済計量学に根ざしたダイナミックディスクリートチョイス（DDC）モデルに焦点を当て、有界合理性を持った人間の意思決定をモデル化します。提案されたDynamic-Choice-Pessimistic-Policy-Optimization（DCPPO）メソッドは、次の3つのステージで構成されています。それらは、人間の行動方針と価値関数の推定、人間の報酬関数の再現、および事実に近い最適方策のための悲観的価値反復の呼び出しです。この論文は、動的なディスクリートチョイスモデルによるオフポリシーオフラインRLHFについての理論的な保証を提供しています。分布のシフトや次元のサブオプティマリティの課題への対処についての洞察も提供しています。論文はこちらで入手できます：https://arxiv.org/abs/2305.18438 3. ニューラル確率言語モデルこの研究論文は、次元の呪いによって生じる統計的言語モデリングの課題に取り組み、未見の単語の連続列に対して一般化する難しさに焦点を当てています。提案された解決策は、単語の分散表現を学習することで、各トレーニング文がモデルに対して意味的に隣接する文について情報を提供することを可能にします。単語の表現と単語列の確率関数を同時に学習することで、モデルは一般化性能を向上させることができます。ニューラルネットワークを用いた実験結果は、最先端のn-gramモデルに比べて大幅な改善を示しており、長い文脈を活用するアプローチの効果を示しています。論文は、学習された分散表現によって次元の課題に対処するモデルの能力を強調しながら、潜在的な将来の改善の可能性についても言及しています。論文はこちらで入手できます：https://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf 4. BERT：言語理解のための深層双方向トランスフォーマーの事前学習 GenAIの研究論文では、未ラベル化されたテキストに対して双方向の事前学習を行うために設計された画期的な言語表現モデルであるBERTが紹介されています。従来のモデルとは異なり、BERTはすべてのレイヤーで左右の文脈に依存し、タスク固有の修正を最小限に抑えながら微調整を可能にします。BERTはさまざまな自然言語処理タスクで最先端の結果を実現し、その簡潔さと実証的なパワーを示しています。この論文では既存の技術の制約に対処し、言語表現のための双方向の事前学習の重要性を強調しています。BERTのマスクされた言語モデル目的は、深い双方向のTransformer事前学習を促進し、タスク固有のアーキテクチャへの依存を減らし、11のNLPタスクの最先端の技術を前進させています。…

「機械学習における確率的要素の本質を明らかにする」

導入機械学習は、データから学習し知的な判断を行うことを可能にする分野です。様々な概念と技術を含んでいます。そのうちのひとつが「確率的」であり、多くの機械学習アルゴリズムやモデルにおいて重要な役割を果たしています。この記事では、機械学習における確率的の意味について探求し、その応用と学習プロセスの最適化における重要性を理解します。機械学習における確率的の理解機械学習の文脈において、確率的とはアルゴリズムやモデルにランダム性や確率性を導入することを指します。これにより、ノイズや不完全なデータを効果的に処理することができます。確率的を取り入れることにより、機械学習アルゴリズムは環境の変化に適応し、堅牢な予測を行うことができます。機械学習における確率的プロセス確率的プロセスは、時間にわたってランダム変数の進化を記述する数学モデルです。これらは様々な現象をモデル化し分析するために機械学習で広く使用されています。これらのプロセスはデータの固有のランダム性を捉えるために適しています。確率的プロセスの定義と特徴確率的プロセスは、時間や他のパラメータによってインデックス化されたランダム変数の集合です。これはシステムの確率的な振る舞いを記述するための数学的な枠組みを提供します。確率的プロセスは、定常性、独立性、マルコフ性などの特性を持っており、データの複雑な依存関係を捉えることができます。機械学習における確率的プロセスの応用確率的プロセスは機械学習の様々な領域で応用されます。過去の観測に基づいて将来の値を予測する時系列解析において有益です。また、金融市場、生物プロセス、自然言語処理などの複雑なシステムのモデリングやシミュレーションにおいても重要な役割を果たします。確率的勾配降下法（SGD）確率的勾配降下法（SGD）は、機械学習における人気のある最適化アルゴリズムです。これは従来の勾配降下法の変形であり、パラメータの更新にランダム性を導入します。SGDは特に大規模なデータセットを扱う際に効率的かつスケーラブルな最適化を可能にします。 SGDの概要 SGDでは、データセット全体を使用して勾配を計算する代わりに、ランダムに選択されたデータのサブセット、ミニバッチを使用して勾配を推定します。このランダムサンプリングにより、最適化プロセスに確率性を導入し、ノイズや動的なデータに適応性を持たせます。これらのミニバッチ勾配に基づいてモデルパラメータを反復的に更新することにより、SGDは最適解に収束します。 SGDの利点と欠点 SGDは従来の勾配降下法に比べて収束が速く、メモリを少なく使用し、特に大規模なデータセットに対して計算効率が高いです。ただし、SGDの確率的な性質により、勾配の推定値のノイズにより最適解に収束しない場合があり、学習率の調整が必要です。機械学習アルゴリズムへのSGDの実装 SGDは線形回帰、ロジスティック回帰、ニューラルネットワークなどの様々な機械学習アルゴリズムに実装することができます。各場合において、アルゴリズムはミニバッチから計算される勾配に基づいてモデルパラメータを更新します。この確率的最適化技術により、モデルは大規模なデータセットから効率的に学習することができます。機械学習における確率的モデル確率的モデルは、データの不確実性を捉えて確率分布に基づいて予測する確率モデルです。これらは機械学習において複雑なシステムのモデリングや現実的なサンプルの生成に広く使用されています。機械学習における確率的モデルのタイプ機械学習には3つのタイプの確率的モデルがあります：隠れマルコフモデル、ガウス混合モデル、およびベイジアンネットワーク。これらのモデルはランダム性と不確実性を組み込み、現実世界の現象をより正確に表現し予測することが可能です。これらのモデルの応用について見ていきましょう。隠れマルコフモデル（HMM）…