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J-GLOBAL ID：201902210812299681   整理番号：19A1938933

遅延トレースによる微分可能な因果計算【JST・京大機械翻訳】

Differentiable Causal Computations via Delayed Trace

著者 (2件)： Sprunger David (National Institute of Informatics, Tokyo, 100-0003, Japan) ,  Katsumata Shin-ya (National Institute of Informatics, Tokyo, 100-0003, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： LICS  ページ： 1-12  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは,出力のシーケンスへの入力のシーケンスを取り込んだ因果的計算を研究した。それは,nth出力が最初のn入力のみに依存するようにした。著者らは,通常のトレースのyankingとdinatur性公理を失う「遅延トレース」と呼ばれる新しいトレース様操作を持つ別のカテゴリーSt(C)にデカルトカテゴリCを取り入れた構成を通してカテゴリー理論においてこれらをモデル化した。遅延トレース操作は,暗黙の保護性保証を有するSt(C)におけるフィードバック機構を提供した。Cがデカルト微分演算子を備えているとき,著者らは,時間を通して逆伝搬の抽象的バージョンを用いてSt(C)のための微分演算子を構築して,機能の非ローリングに基づく機械学習からの技術である。これにより,鎖則とSchwartz定理を含む時間を通しての逆伝搬に対する特性の変化が得られる。著者らの微分演算子は,ネットワークを非圧延に必要とせずに,ステートフルネットワークの導関数を計算することもできる。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 横揺れ ,  *微分 ,  公理 ,  ネットワーク ,  モデリング ,  導関数 ,  カテゴリー理論 ,  機械学習 ,  圧延
準シソーラス用語： 微分演算子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 遅延 ,  トレース ,  微分 ,  計算