論文の概要: The Immersion of Directed Multi-graphs in Embedding Fields. Generalisations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13384v1
• Date: Tue, 28 Apr 2020 09:28:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 21:50:19.022311
• Title: The Immersion of Directed Multi-graphs in Embedding Fields. Generalisations
• Title（参考訳）: 埋め込み場における方向多重グラフの入射 一般化
• Authors: Bogdan Bocse and Ioan Radu Jinga
• Abstract要約: 本稿では,ハイブリッドカテゴリー,シンボル,知覚感覚,知覚潜在データを表す汎用モデルについて概説する。 この表現は、コンピュータビジョンにおける様々な機械学習モデル、NLP/NLUで現在使用されている。 これは、様々な潜在空間からの埋め込みを表す少なくともいくつかのエッジ属性を持つ有向リレーショナル型マルチグラフを提供することによって達成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The purpose of this paper is to outline a generalised model for representing hybrids of relational-categorical, symbolic, perceptual-sensory and perceptual-latent data, so as to embody, in the same architectural data layer, representations for the input, output and latent tensors. This variety of representation is currently used by various machine-learning models in computer vision, NLP/NLU, reinforcement learning which allows for direct application of cross-domain queries and functions. This is achieved by endowing a directed Tensor-Typed Multi-Graph with at least some edge attributes which represent the embeddings from various latent spaces, so as to define, construct and compute new similarity and distance relationships between and across tensorial forms, including visual, linguistic, auditory latent representations, thus stitching the logical-categorical view of the observed universe to the Bayesian/statistical view.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,同一のアーキテクチャデータ層において,入力,出力,潜時テンソルの表現を具現化するために,関係分類,記号,知覚感覚,知覚遅延データのハイブリッド表現の一般化モデルを概説することである。 この表現は、コンピュータビジョンにおける様々な機械学習モデル、NLP/NLU、クロスドメインクエリと関数を直接適用可能な強化学習で現在使用されている。 これは、視覚的、言語的、聴覚的な潜在表現を含むテンソル形式間の新しい類似性と距離関係を定義し、構築し、計算するために、様々な潜在空間からの埋め込みを表す少なくともいくつかのエッジ属性を持つ有向テンソル型多グラフを付与することにより達成される。

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