We show that, under certain circumstances, it is possible to automatically compute Jacobian-inverse-vector and Jacobian-inverse-transpose-vector products about as efficiently as Jacobian-vector and Jacobian-transpose-vector products. The key insight is to notice that the Jacobian corresponding to the use of one basis function is of a form whose sparsity is invariant to inversion. The main restriction of the method is a constraint on the number of active variables, which suggests a variety of techniques or generalization to allow the constraint to be enforced or relaxed. This technique has the potential to allow the efficient direct calculation of Newton steps as well as other numeric calculations of interest.


翻译:我们证明,在特定条件下,自动计算雅可比逆向量与雅可比逆转置向量乘积的效率,可与计算雅可比向量及雅可比转置向量乘积的效率相当。关键发现在于,对应于单一基函数使用的雅可比矩阵具有稀疏性在求逆过程中保持不变的形式。该方法的主要限制在于对活跃变量数量的约束,这提示了多种技术手段或泛化方案以实施或放宽该约束。此技术有望实现牛顿步长的高效直接计算,以及其他具有价值的数值计算。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
24+阅读 · 2024年2月23日
Arxiv
13+阅读 · 2023年2月7日
Arxiv
19+阅读 · 2021年1月14日
Arxiv
15+阅读 · 2020年10月26日
Arxiv
16+阅读 · 2020年5月20日
UNITER: Learning UNiversal Image-TExt Representations
Arxiv
23+阅读 · 2019年9月25日
Arxiv
16+阅读 · 2019年4月4日
VIP会员
最新内容
人工智能赋能无人机:俄乌战争(万字长文)
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:56
国外海军作战管理系统与作战训练系统
专知会员服务
2+阅读 · 今天4:16
美军条令《海军陆战队规划流程(2026版)》
专知会员服务
10+阅读 · 今天3:36
《压缩式分布式交互仿真标准》120页
专知会员服务
4+阅读 · 今天3:21
《电子战数据交换模型研究报告》
专知会员服务
6+阅读 · 今天3:13
《基于Transformer的异常舰船导航识别与跟踪》80页
《低数据领域军事目标检测模型研究》
专知会员服务
6+阅读 · 今天2:37
【CMU博士论文】物理世界的视觉感知与深度理解
专知会员服务
10+阅读 · 4月22日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
24+阅读 · 2024年2月23日
Arxiv
13+阅读 · 2023年2月7日
Arxiv
19+阅读 · 2021年1月14日
Arxiv
15+阅读 · 2020年10月26日
Arxiv
16+阅读 · 2020年5月20日
UNITER: Learning UNiversal Image-TExt Representations
Arxiv
23+阅读 · 2019年9月25日
Arxiv
16+阅读 · 2019年4月4日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员