有限深さの機械:ニューラルネットワークの形式化に向けて【JST・京大機械翻訳】

Vertechi Pietro; Bergomi Mattia G.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216078112198 整理番号：22P0339701

有限深さの機械:ニューラルネットワークの形式化に向けて【JST・京大機械翻訳】

Machines of finite depth: towards a formalization of neural networks

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発行年： 2022年04月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月27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)

人工ニューラルネットワークとそのアーキテクチャが有限深さの一般数学的構築-機械の特殊ケースとして形式的に記述できる統一フレームワークを提供した。ニューラルネットワークとは異なり,機械は正確な定義を持ち,そこからいくつかの特性が自然に従う。有限深さの機械は,モジュール式であり,効率的に計算可能で,微分可能である。機械の後方パスは再び機械であり,フォワードパスと同じ手順を用いてオーバヘッドなしで計算することができる。著者らは,豊富なショートカット構造とそれぞれのバックプロパゲーション規則を有するいくつかの古典的アーキテクチャ-高密度,畳込み,および再帰ニューラルネットワークを一般化する統一実装を通して,理論的および実用的にこのステートメントを証明した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

ニューロコンピュータ , 人工知能

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