内部コンセンサスを計算するための学習:カプセル間の合意モデル化への新しいアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Faria Goncalo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219460825594 整理番号：22P0078618

内部コンセンサスを計算するための学習:カプセル間の合意モデル化への新しいアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Learning to compute inner consensus: A novel approach to modeling agreement between Capsules

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資料名：
発行年： 2019年09月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年01月09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)

このプロジェクトは,最近導入された機械学習モデルであるカプセルネットワークを考慮し,少数のパラメータで空間情報の一般化と保存に関して有望な結果を示した。これまでに提案されたカプセルネットワークの内部ルーティング手続きは,先験的に,ルーティング関係をモデル化し,それは,基礎となるモデルの表現性を制限する。このプロジェクトでは,他のネットワークパラメータのようなルーティング手順を学習できる2つの異なる方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

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計算機網

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