2014年にD. P. KingmaとJ. Baによって提案されたADAMアルゴリズムは、AdaGradやRMSPropなど先行する手法の長所を組み合わせたものです。このアルゴリズムは、ニューラルネットワークの重みをニューロンの活性化関数の勾配を用いて最適化することを目的として設計されました。適応的な一次および二次モーメント推定に基づいており、実装が容易で計算効率も高いのが特徴です。また、必要とするメモリ資源は最小限であり、勾配の対角スケーリングに依存しないため、大規模なデータや多数のパラメータを扱う問題に特に適しています。
新しい記事「集団型ADAM（適応モーメント推定法）」はパブリッシュされました:
2014年にD. P. KingmaとJ. Baによって提案されたADAMアルゴリズムは、AdaGradやRMSPropなど先行する手法の長所を組み合わせたものです。このアルゴリズムは、ニューラルネットワークの重みをニューロンの活性化関数の勾配を用いて最適化することを目的として設計されました。適応的な一次および二次モーメント推定に基づいており、実装が容易で計算効率も高いのが特徴です。また、必要とするメモリ資源は最小限であり、勾配の対角スケーリングに依存しないため、大規模なデータや多数のパラメータを扱う問題に特に適しています。
ADAMは、非定常な目的関数や、勾配がノイズを含んだり疎であったりする状況でも良好に機能します。さらに、アルゴリズムのハイパーパラメータは解釈しやすく、複雑な調整を必要としない場合が多いです。
しかし、ニューラルネットワーク分野での高い効率にもかかわらず、ADAMは解析的勾配の利用に限定されているため、応用範囲は狭まっています。本稿では、ADAMアルゴリズムを数値的な勾配を扱える集団ベースの最適化アルゴリズムへと変換する革新的な手法を提案します。この修正により、ADAMの適用範囲をニューラルネットワークの枠を超えて広げるだけでなく、一般的な最適化問題の幅広い解決に新たな可能性を開きます。
私たちの研究の目的は、元のADAMの利点を保持しつつ、解析的勾配が利用できない状況でも効果的に動作する汎用的なオプティマイザーを構築することにあります。これにより、修正されたADAMは大域的最適化や多目的最適化といった分野にも応用可能となり、その潜在力と実用的価値を大きく高めることができます。
作者: Andrey Dik