論文の概要: Block-term Tensor Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04963v2
• Date: Fri, 18 Dec 2020 06:47:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 22:29:11.369001
• Title: Block-term Tensor Neural Networks
• Title（参考訳）: ブロック項テンソルニューラルネットワーク
• Authors: Jinmian Ye, Guangxi Li, Di Chen, Haiqin Yang, Shandian Zhe, and Zenglin Xu
• Abstract要約: ブロック終端テンソル層(BT層)は,CNNやRNNなどのニューラルネットワークモデルに容易に適用可能であることを示す。 CNNとRNNのBT層は、元のDNNの表現力を維持したり改善したりしながら、パラメータ数に対して非常に大きな圧縮比を達成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.442026567710435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) have achieved outstanding performance in a wide range of applications, e.g., image classification, natural language processing, etc. Despite the good performance, the huge number of parameters in DNNs brings challenges to efficient training of DNNs and also their deployment in low-end devices with limited computing resources. In this paper, we explore the correlations in the weight matrices, and approximate the weight matrices with the low-rank block-term tensors. We name the new corresponding structure as block-term tensor layers (BT-layers), which can be easily adapted to neural network models, such as CNNs and RNNs. In particular, the inputs and the outputs in BT-layers are reshaped into low-dimensional high-order tensors with a similar or improved representation power. Sufficient experiments have demonstrated that BT-layers in CNNs and RNNs can achieve a very large compression ratio on the number of parameters while preserving or improving the representation power of the original DNNs.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、画像分類や自然言語処理など、幅広いアプリケーションにおいて、優れたパフォーマンスを実現している。 優れたパフォーマンスにもかかわらず、DNNの膨大な数のパラメータは、DNNの効率的なトレーニングや、限られたコンピューティングリソースを持つローエンドデバイスへの展開に困難をもたらす。 本稿では,重み行列の相関について検討し,重み行列を低ランクブロック長テンソルで近似する。 我々は、新しい対応する構造をブロック終端テンソル層(BT層)と呼び、CNNやRNNといったニューラルネットワークモデルに容易に適応できる。 特に、BT層内の入力と出力は、類似または改善された表現力を持つ低次元高階テンソルに変換される。 CNNとRNNのBT層は、元のDNNの表現力を維持したり改善したりしながら、パラメータ数に対して非常に大きな圧縮比が得られることを示した。

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