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2024年4月16日发(作者:手机菜单键怎么调出来)

ARTICLECommunicatedbyStevenNowlanandErkkiOja

NaturalGradientWorksEfficientlyinLearning

Shun-ichiAmari

RIKENFrontierResearchProgram,Saitama351-01,Japan

Whenaparameterspacehasacertainunderlyingstructure,theordinary

gradientofafunctiondoesnotrepresentitssteepestdirection,butthe

ationgeometryisusedforcalculatingthe

naturalgradientsintheparameterspaceofperceptrons,thespaceofma-

trices(forblindsourceseparation),andthespaceoflineardynamical

systems(forblindsourcedeconvolution).Thedynamicalbehaviorof

naturalgradientonlinelearningisanalyzedandisprovedtobeFisher

efficient,implyingthatithasasymptoticallythesameperformanceasthe

ggeststhattheplateau

phenomenon,whichappearsinthebackpropagationlearningalgorithm

ofmultilayerperceptrons,mightdisappearormightnotbesoserious

tivemethodofupdatingthe

learningrateisproposedandanalyzed.

1Introduction

Thestochasticgradientmethod(Widrow,1963;Amari,1967;Tsypkin,1973;

Rumelhart,Hinton,&Williams,1986)isapopularlearningmethodinthe

ameterspaceisnotEu-

ecases,

theordinarygradientdoesnotgivethesteepestdirectionofatargetfunc-

tion;rather,thesteepestdirectionisgivenbythenatural(orcontravariant)

mannianmetricstructuresareintroducedbymeansof

informationgeometry(Amari,1985;MurrayandRice,1993;Amari,1997a;

Amari,Kurata,&Nagoska,1992).Thisarticlegivesthenaturalgradientsex-

plicitlyinthecaseofthespaceofperceptronsforneurallearning,thespace

ofmatricesforblindsourceseparation,andthespaceoflineardynamical

anextended

versionofanearlierarticle(Amari,1996),includingnewresults.

Howgoodisnaturalgradientlearningcomparedtoconventionalgradi-

entlearning?Theasymptoticbehaviorofonlinenaturalgradientlearning

ngexamplescanbeusedonlyonceinon-

ore,theasymptoticperformanceof

onlinelearningcannotbebetterthantheoptimalbatchprocedurewhereall

r,weprovethatnatu-

ralgradientonlinelearninggivestheFisher-efficientestimatorinthesense

NeuralComputation10,251–276(1998)

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