論文の概要: TensorFlow ManOpt: a library for optimization on Riemannian manifolds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13921v1
• Date: Thu, 27 May 2021 10:42:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-01 03:24:35.627328
• Title: TensorFlow ManOpt: a library for optimization on Riemannian manifolds
• Title（参考訳）: TensorFlow ManOpt:リーマン多様体の最適化のためのライブラリ
• Authors: Oleg Smirnov
• Abstract要約: ニューラルネットワークの採用と非ユークリッドドメインでのディープラーニングは、スケーラブルで効率的な学習フレームワークの欠如によって、最近まで妨げられていた。 我々は、機械学習モデルの観点からRiemannianを最適化するPythonライブラリであるManOptを提案し、このギャップを埋めようとしている。 このライブラリはエコシステムとのシームレスな統合を目的として設計されており、研究だけでなく、プロダクション機械学習パイプラインの合理化も目標としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3655021726150367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The adoption of neural networks and deep learning in non-Euclidean domains has been hindered until recently by the lack of scalable and efficient learning frameworks. Existing toolboxes in this space were mainly motivated by research and education use cases, whereas practical aspects, such as deploying and maintaining machine learning models, were often overlooked. We attempt to bridge this gap by proposing TensorFlow ManOpt, a Python library for optimization on Riemannian manifolds in TensorFlow. The library is designed with the aim for a seamless integration with the TensorFlow ecosystem, targeting not only research, but also streamlining production machine learning pipelines.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの採用と非ユークリッドドメインでのディープラーニングは、スケーラブルで効率的な学習フレームワークが欠如するまで妨げられてきた。 既存のツールボックスは、主に研究や教育のユースケースによって動機付けられていたが、機械学習モデルのデプロイや保守といった実践的な側面はしばしば見過ごされた。 TensorFlowのリーマン多様体を最適化するPythonライブラリであるTensorFlow ManOptを提案することで、このギャップを埋めようとしている。 このライブラリはTensorFlowエコシステムとのシームレスな統合を目的として設計されており、研究だけでなく、プロダクション機械学習パイプラインの合理化も目標としている。

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