Neural networks and Gaussian processes are complementary in their strengths and weaknesses. Having a better understanding of their relationship comes with the promise to make each method benefit from the strengths of the other. In this work, we establish an equivalence between the forward passes of neural networks and (deep) sparse Gaussian process models. The theory we develop is based on interpreting activation functions as interdomain inducing features through a rigorous analysis of the interplay between activation functions and kernels. This results in models that can either be seen as neural networks with improved uncertainty prediction or deep Gaussian processes with increased prediction accuracy. These claims are supported by experimental results on regression and classification datasets.


翻译:神经网络和高斯过程的长处和短处是相辅相成的。 更好地了解它们之间的关系,就有可能使每种方法获益于其他方法的长处。 在这项工作中,我们在神经网络的远端传输和(深)稀疏高斯过程模型之间建立了等值。 我们开发的理论的基础是通过严格分析激活功能和内核之间的相互作用,将激活功能解释为内在诱导特征。 这导致模型可以被视为神经网络,预测不确定性会得到改善,或深戈斯过程预测准确度会提高。 这些主张得到回归和分类数据集实验结果的支持。

0
下载
关闭预览

相关内容

神经网络(Neural Networks)是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(ENNS)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络提供了一个论坛,以发展和培育一个国际社会的学者和实践者感兴趣的所有方面的神经网络和相关方法的计算智能。神经网络欢迎高质量论文的提交,有助于全面的神经网络研究,从行为和大脑建模,学习算法,通过数学和计算分析,系统的工程和技术应用,大量使用神经网络的概念和技术。这一独特而广泛的范围促进了生物和技术研究之间的思想交流,并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此,神经网络编委会代表的专家领域包括心理学,神经生物学,计算机科学,工程,数学,物理。该杂志发表文章、信件和评论以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学,神经科学,学习系统,数学和计算分析、工程和应用。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月8日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月8日
Arxiv
30+阅读 · 2021年7月7日
Arxiv
7+阅读 · 2019年6月20日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员