自由カテゴリーの確率的生成モデル【JST・京大機械翻訳】

Sennesh Eli; Xu Tom; Maruyama Yoshihiro

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205663835160 整理番号：22P0346690

自由カテゴリーの確率的生成モデル【JST・京大機械翻訳】

A Probabilistic Generative Model of Free Categories

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発行年： 2022年05月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月13日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

応用カテゴリ理論は,興味深いカテゴリーにおける写像による計算のための図書館を最近開発したが,機械学習は興味深い言語における学習プログラムの方法を開発した。カテゴリーと言語間の類似性を深刻に考慮して,本論文では,ドメイン特異的生成オブジェクトと写像に関する自由モノイドカテゴリーにおける写像の確率的生成モデルを定義した。本論文は,非巡回有向配線図が写像の仕様をいかにモデル化できるかを示し,そのモデルは写像を生成するのに使用できる。生成モデルにおける不死化変分推論は,パラメータ(最尤法)の学習と潜在変数(Bayes反転による)の推論を可能にする。コンクリート実験は,自由カテゴリがOmniglotデータセットに関して競合再構成性能を達成することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , パターン認識

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