Fugu-MT 論文翻訳(概要): One Reflection Suffice

論文の概要: One Reflection Suffice

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.14554v1
Date: Wed, 30 Sep 2020 10:52:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-12 22:42:30.677699
Title: One Reflection Suffice
Title（参考訳）: 一つの反射効果
Authors: Alexander Mathiasen and Frederik Hvilsh{\o}j
Abstract要約: 一般的なアプローチは、*many* Houseer Reflects を利用する。唯一の現実的な欠点は、多くのリフレクションがGPU使用率を低下させることである。この欠点を、補助ニューラルネットワークによって計算された場合、*one*リフレクションが十分であることを示すことで軽減する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 79.81807680370677
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Orthogonal weight matrices are used in many areas of deep learning. Much previous work attempt to alleviate the additional computational resources it requires to constrain weight matrices to be orthogonal. One popular approach utilizes *many* Householder reflections. The only practical drawback is that many reflections cause low GPU utilization. We mitigate this final drawback by proving that *one* reflection is sufficient, if the reflection is computed by an auxiliary neural network.
Abstract（参考訳）: 直交重量行列は深層学習の多くの分野で用いられている。以前の多くの作業では、重み行列を直交に制約する必要がある計算資源を緩和しようと試みていた。一般的なアプローチのひとつが,“many* householder reflections”だ。唯一の現実的な欠点は、多くのリフレクションがGPU使用率を低下させることである。この最終的な欠点は、もし反射が補助ニューラルネットワークによって計算された場合、 *one* 反射が十分であることを示すことによって緩和される。

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