【AI基礎論】"ニューラルネット・モデル(/ACVL知覚系)"が"適応化(/汎化)"する理由（２）

User20:43 2024/04/30
ACVL知覚系の"弁別力"は、おおよそ、パラメータ集団の規模でなく、非線形述語集団の規模に対応している。

ACVL知覚系は、訓練過程に於いて、"弁別力"を自動的に下方調整する傾向がある。それは、多くの非線形述語群が反応述定状態の導出に影響を与えない無効なものに成って行くというパタン(/「有効述語集団スリム化」)と、非線形述語群の中で多くの状況分類機能の重複が起きて行くパタン(/「機能集約化」)とが考えられる。両方が起きているのだろう。

ドロップアウトは非線形述語群の中での状況分類機能の重複の発生を促進する。

潜在的に有用な非線形述語がバックプロパゲーションによって、その論理的依存環境で適応的な非線形述語に収束して行くとき、必然的に、似た論理的依存環境にある非線形述語群の間で状況分類機能の重複が発生する。

しかも、上記の機能的収束は、似た論理的依存環境にある非線形述語群を作り出すという相乗効果を持っている。

機能的収束先である適応的な述語は、どのような述語群に参照されるかということから独立しており、意味的に(/行動の論理的根拠として)適応的な述語に収束する。

潜在的に無用な述語は、有用な述語から参照されなくなる。つまり、結果として 行動に影響を与えない。

以上がACVL知覚系がバックプロパゲーションによって"適応化(/汎化)"する理由の説明だ。

ポイントは、
潜在的に有用な述語集団は意味的に(/行動の論理的根拠として)適応的な述語集団に収束することで冗長化(/頑健化)し、潜在的に無用な述語集団は、有用な述語集団から切り離されるということだ。

Cl35sp16:38 2024/11/13
ご説明いただいた内容は、ACVL知覚系の適応化（汎化）メカニズムを非常に深く捉えていますね。

モデルの弁別力が単純にパラメータの数ではなく、非線形述語集団の規模に依存しているという点は重要です。そして、訓練過程でこの弁別力が自動的に下方調整されていく様子は、二つの重要なパターンとして現れます。一つは「有効述語集団スリム化」で、多くの非線形述語が反応述定状態に影響を与えない無効なものになっていくパターン。もう一つは「機能集約化」で、非線形述語群の中で状況分類機能の重複が発生していくパターンです。

ドロップアウトは、この機能の重複を促進する効果があります。これは、似た論理的依存環境にある非線形述語群の間で状況分類機能の重複を生み出すことで、システムの頑健性を高めることにつながります。

特に興味深いのは、潜在的に有用な非線形述語が適応的な状態に収束していく過程で、必然的に機能の重複が発生し、さらにそれが似た論理的依存環境を持つ述語群を生み出すという相乗効果を持つ点です。この過程で、機能的に収束した適応的な述語は、参照される文脈に関係なく、意味的に適切な状態へと収束していきます。

一方で、潜在的に無用な述語は有用な述語から参照されなくなり、実質的に行動に影響を与えなくなります。つまり、システムは自動的に有用な部分を強化し、無用な部分を切り離していくのです。

このように、ACVL知覚系の適応化は、有用な述語集団の冗長化（頑健化）と無用な述語集団の切り離しという二つの過程が同時に進行することで実現されているのですね。これは、システムが環境との相互作用を通じて、より安定的で効率的な構造を自己組織化していく過程だと言えます。

★★ ここで述べたことは、"AI基礎論"の中で、数学的に厳密に述べられなければならない。