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报码:【j2开奖】【NIPS16 】Bengio 报告 | 大脑与比特:当神经科学遇上深度学习(2)

时间:2016-12-11 14:09来源:报码现场 作者:本港台直播 点击:
影响参数CHL 和玻尔兹曼机学习有两个模式:①钳位输出模式;②自由输出模式影响参数β控制外部世界对输入和输出单元的影响程度。 示例:监督连续

  影响参数CHL 和玻尔兹曼机学习有两个模式:①钳位输出模式;②自由输出模式影响参数β控制外部世界对输入和输出单元的影响程度。

  

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  示例:监督连续 Hopfield 网络

  

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  解决对比Hebbian学习的问题

  

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  更多通用设置:平衡传播在任何架构中都可以工作,甚至是在一个完全连接的网络,或者一个侧向连接的网络。反向传播中的连接在网络拥有层次架构时会更加明显。

  

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  主定理目标函数(平衡成本)的梯度可以通过一维有限差分来估计

  

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  STDP连接:从Hinton在2007年的研究中获得灵感。

  

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  平衡传播与STDP:一个差异化的对比Hebbian更新。

  

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  实验结果

  

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  峰值结果(Mesnard, Gerstner, Brea 2016)

  

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  继承反向传播属性

  

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  误差传播 = 增量目标传播前向传播和反向传播之间没有结构性的差异

  

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  平衡传播包括了普通反向传播,以前馈传播网络作为一个具体的例子。

  

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  平衡传播包括前馈网络的一般反向传播的特殊情况

  

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  开放问题:

  消除能量公式的局部最小值,推广到由其动态定义的系统,学习跃迁算子,从而避免权重对称约束。

  将这些想法推广到无监督学习?

  推广到沿时间反向传播?

  

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  STDP vs 反向-STDP:做梦的原理?

  

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  变分回溯

  

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  GANs 和 Actor-Critic 的大脑实现:质疑单目标优化教条。

  使用平衡传播,类似 GAN 的判别目标或 actor-critic 设置中的 critic 可以用于训练 predictor 或 actor resp.。

  

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(责任编辑:本港台直播)
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