論文の概要: Neural Algorithmic Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.02761v1
• Date: Thu, 6 May 2021 15:33:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-07 13:40:56.419771
• Title: Neural Algorithmic Reasoning
• Title（参考訳）: ニューラルアルゴリズムによる推論
• Authors: Petar Veli\v{c}kovi\'c, Charles Blundell
• Abstract要約: 我々はアルゴリズムが深層学習法と根本的に異なる性質を持っていると論じる。 学習アルゴリズムの連続空間における要素を表現することによって、ニューラルネットワークは既知のアルゴリズムを現実世界の問題により密接に適応することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.566653801306844
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Algorithms have been fundamental to recent global technological advances and, in particular, they have been the cornerstone of technical advances in one field rapidly being applied to another. We argue that algorithms possess fundamentally different qualities to deep learning methods, and this strongly suggests that, were deep learning methods better able to mimic algorithms, generalisation of the sort seen with algorithms would become possible with deep learning -- something far out of the reach of current machine learning methods. Furthermore, by representing elements in a continuous space of learnt algorithms, neural networks are able to adapt known algorithms more closely to real-world problems, potentially finding more efficient and pragmatic solutions than those proposed by human computer scientists. Here we present neural algorithmic reasoning -- the art of building neural networks that are able to execute algorithmic computation -- and provide our opinion on its transformative potential for running classical algorithms on inputs previously considered inaccessible to them.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムは近年のグローバルな技術進歩の基礎であり、特に、ある分野において急速に他の分野に応用される技術的進歩の基盤となっている。 我々は、アルゴリズムは深層学習法と根本的に異なる性質を有しており、深層学習法の方がアルゴリズムを模倣できるため、深層学習で見られる種類の一般化が可能になることを強く示唆している。 さらに、学習アルゴリズムの連続空間における要素を表現することによって、ニューラルネットワークは既知のアルゴリズムを現実世界の問題により密接に適応させることができる。 ここでは,アルゴリズム計算を実行できるニューラルネットワークを構築する技術であるニューラルアルゴリズム推論について述べるとともに,従来はアクセス不可能とされていた入力に対して,古典的アルゴリズムを実行するための変換可能性について考察する。

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