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Enregistrement W1511867968

On the Convergence Properties of Contrastive Divergence

2010· article· en· W1511867968 sur OpenAlexaff
Ilya Sutskever, Tijmen Tieleman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGenerative Adversarial Networks and Image Synthesis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegularization (linguistics)Markov chainCounterintuitiveMathematicsBoltzmann machineApplied mathematicsConvergence (economics)Binary numberFixed pointMarkov processStatistical physicsDiscrete mathematicsComputer scienceMathematical optimizationArtificial intelligenceMathematical analysisDeep learningStatisticsPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contrastive Divergence (CD) is a popular method for estimating the parameters of Markov Random Fields (MRFs) by rapidly approximating an intractable term in the gradient of the log probability. Despite CD’s empirical success, little is known about its theoretical convergence properties. In this paper, we analyze the CD1 update rule for Restricted Boltzmann Machines (RBMs) with binary variables. We show that this update is not the gradient of any function, and construct a counterintuitive “regularization function ” that causes CD learning to cycle indefinitely. Nonetheless, we show that the regularized CD update has a fixed point for a large class of regularization functions using Brower’s fixed point theorem. 1

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0020,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations91
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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