舞台「アサルトリリィ・御台場女学校-The Battle to Overcome-」 無事に全公演終えることが出来ました！ 毎日満席で本当に幸せな日々でした。 わたし、川村楪が大好き。 また来年お会いしましょう🎧🧡 #御台場TBO# #アサルトリリィ#

舞台「アサルトリリィ・御台場女学校 　　　　　-The Battle to Overcome-」 無事に初日の幕があがりました！ 満席のお客様… すごく嬉しかったです🥹 最後まで応援よろしくお願いします🎧🧡 #アサルトリリィ# #御台場TBO#

【舞台物販情報】 「 #アサルトリリィ# 御台場女学校-The Battle to Overcome-」 こくみん共済coopホール スペース･ゼロ 2/3(金)〜2/12(日) 記念グッズを多数ご用意！会場内特設スペースとアゾンダイレクトストアで販売予定です🍀 ★詳細 #御台場TBO# #アゾン# #azone#

本日配信終了！！ 「アサルトリリィ・御台場女学校-The Battle to Overcome-」 料金：4,500円 ※ 2月19日(日) 23:59までご視聴いただけます。 6台のカメラが入った臨場感溢れる映像！！ 【配信チケットのお申し込みはこちら】 【公式HP】

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🧠 誤差逆伝播を使わない「生物学的に妥当な学習」が深いネットワークで失敗するのは、実は勾配のランク崩壊が原因でした。それを幾何学的な介入で解き、精度を1.4%から46.1%へ一気に引き上げた研究です。 タイトル: Overcoming Rank Collapse in Feedback Alignment URL: 📝 概要 フィードバックアラインメント（FA）は、誤差逆伝播に対する生物学的に妥当な代替手法です。順方向と同じ重みを逆方向にも使う「対称な重み転送」を必要とせず、固定のランダムなフィードバック重みで学習します。本論文は、FAが深い構造でスケールしない原因を「勾配のランク崩壊」と特定し、それを克服する手法を提案します。 ❓ 解決する課題 FAの誤差は、逆伝播に比べて著しくランクが低く、より低次元の部分空間に制約されてしまいます。このランク崩壊が、パラメータ空間の探索を大きく制限し、学習中に重みの整合（alignment）が進まなくなる根本原因でした。 💡 方法論と提案手法 勾配の次元性を高める、相補的な2つの機構を提案します。 ・Muonオプティマイザ：直交化に基づき、すべての特異値を1に設定します。モメンタム更新のスペクトルを平坦化し、これまで無視されていた方向を強調して、更新の幾何そのものを書き換えます ・バッチ正規化：隠れ層の活性を正規化して活性の直交性を促し、層をまたいで高次元の表現を維持します ・Muonは更新の幾何を均一化し、バッチ正規化は表現の次元性を保つ。両者を組み合わせると、学習を通じて豊かな学習方向が維持され、深いネットワークでもアラインメントが生まれます 🎯 ユースケース 逆伝播に依存しない学習や、脳に着想を得たニューロモルフィック計算、そして「最適化の軌跡の次元性」を扱う研究全般に役立ちます。 📊 実験結果 ・CIFAR-10・CIFAR-100・STL-10・Tiny ImageNetで、AlexNetとResNet-18を用いて評価しました ・CIFAR-100・ResNet-18では、ベースラインFAがわずか1.4%だったのに対し、FA+バッチ正規化で37.1%、FA+Muonで25.3%に向上しました ・FA+Muon+バッチ正規化で46.1%（バッチ正規化単独比で約9ポイント改善）を達成しました ・同様の改善が、すべてのデータセットとアーキテクチャで確認されました #DeepLearning# #Neuroscience#