論文の概要: Permutation invariant matrix statistics and computational language tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06829v1
• Date: Mon, 14 Feb 2022 16:06:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-15 17:15:25.227826
• Title: Permutation invariant matrix statistics and computational language tasks
• Title（参考訳）: 置換不変行列統計量と計算言語タスク
• Authors: Manuel Accettulli Huber, Adriana Correia, Sanjaye Ramgoolam, Mehrnoosh Sadrzadeh
• Abstract要約: 置換不変量に対するグラフ理論に基づく単語の可観測ベクトルの幾何学を導入する。 本稿では,この統合フレームワークの計算言語学における多くのタスクへの応用について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5293427903448022
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Linguistic Matrix Theory programme introduced by Kartsaklis, Ramgoolam and Sadrzadeh is an approach to the statistics of matrices that are generated in type-driven distributional semantics, based on permutation invariant polynomial functions which are regarded as the key observables encoding the significant statistics. In this paper we generalize the previous results on the approximate Gaussianity of matrix distributions arising from compositional distributional semantics. We also introduce a geometry of observable vectors for words, defined by exploiting the graph-theoretic basis for the permutation invariants and the statistical characteristics of the ensemble of matrices associated with the words. We describe successful applications of this unified framework to a number of tasks in computational linguistics, associated with the distinctions between synonyms, antonyms, hypernyms and hyponyms.
• Abstract（参考訳）: kartsaklis, ramgoolam, sadrzadeh によって導入された言語マトリクス理論プログラムは、重要な統計を符号化する重要な可観測性と見なされる置換不変多項式関数に基づいて、タイプ駆動分布意味論で生成される行列の統計に対するアプローチである。 本稿では,構成分布意味論から生じる行列分布の近似ガウス性に関する先行結果を一般化する。 また、置換不変量に対するグラフ理論の基盤と、単語に関連する行列のアンサンブルの統計的特性を利用して定義される単語の可観測ベクトルの幾何学も導入する。 本稿では,この統一フレームワークを計算機言語学における様々なタスクに応用し,同義語,対義語,ハイパーニム,低音の区別について述べる。

関連論文リスト

• Symmetry Discovery for Different Data Types [52.2614860099811]
  等価ニューラルネットワークは、そのアーキテクチャに対称性を取り入れ、より高度な一般化性能を実現する。 本稿では,タスクの入出力マッピングを近似したトレーニングニューラルネットワークによる対称性発見手法であるLieSDを提案する。 我々は,2体問題,慣性行列予測のモーメント,トップクォークタグ付けといった課題におけるLieSDの性能を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-13T13:39:39Z)
• Understanding Matrix Function Normalizations in Covariance Pooling through the Lens of Riemannian Geometry [63.694184882697435]
  グローバル共分散プーリング(GCP)は、高レベルの表現の2階統計を利用して、ディープニューラルネットワーク(DNN)の性能を向上させることが実証されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T07:11:44Z)
• Domain Embeddings for Generating Complex Descriptions of Concepts in Italian Language [65.268245109828]
  電子辞書から抽出した言語情報と語彙情報に富んだ分布意味資源を提案する。 リソースは21のドメイン固有の行列と1つの包括的なマトリックスとグラフィカルユーザインタフェースから構成される。 本モデルは,具体的概念知識に直接関連した行列を選択することにより,概念の意味的記述の推論を容易にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T15:04:35Z)
• Mathematical Foundations for a Compositional Account of the Bayesian Brain [0.0]
  現代応用圏論のツールを用いて、近似推論のための関手意味論を提供する。 統計ゲームのフィブレーションを定義し、統計的推論の様々な問題を対応する部分として分類する。 我々は,自由エネルギー原理の下で,予測符号化ニューラルネットワークの構成構造を説明する関手を構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-23T18:58:17Z)
• Learning Graphical Factor Models with Riemannian Optimization [70.13748170371889]
  本稿では,低ランク構造制約下でのグラフ学習のためのフレキシブルなアルゴリズムフレームワークを提案する。 この問題は楕円分布のペナルティ化された最大推定値として表される。 楕円モデルによく適合する正定行列と定ランクの正半定行列のジオメトリを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-21T13:19:45Z)
• Riemannian statistics meets random matrix theory: towards learning from high-dimensional covariance matrices [2.352645870795664]
  本稿では,高次元共分散行列の空間上でのリーマン・ガウス分布に関連する正規化因子の計算方法が存在しないことを示す。 この欠落法は、ランダム行列理論との予期せぬ新しい関係から来ていることが示されている。 シミュレーション実験により、この新たな近似が現実のデータセットへの応用を妨げる困難を解き放つ方法が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-01T03:16:50Z)
• Adversarially-Trained Nonnegative Matrix Factorization [77.34726150561087]
  非負行列ファクタリゼーションの逆学習版を検討する。 我々の定式化では、攻撃者は与えられたデータ行列に有界ノルムの任意の行列を追加する。 辞書と係数行列を最適化するために, 逆学習に触発された効率的なアルゴリズムを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-10T13:13:17Z)
• Joint Network Topology Inference via Structured Fusion Regularization [70.30364652829164]
  結合ネットワークトポロジ推論は、異種グラフ信号から複数のグラフラプラシア行列を学習する標準的な問題を表す。 新規な構造化融合正規化に基づく一般グラフ推定器を提案する。 提案するグラフ推定器は高い計算効率と厳密な理論保証の両方を享受できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-05T04:42:32Z)
• The general theory of permutation equivarant neural networks and higher order graph variational encoders [6.117371161379209]
  一般置換同変層の式を導出し、各層が列と列を同時に置換することで行列に作用する場合を含む。 このケースはグラフ学習や関係学習アプリケーションで自然に発生する。 2階グラフ変分エンコーダを提案し、同変生成モデルの潜在分布は交換可能である必要があることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-08T13:29:56Z)
• Positive maps and trace polynomials from the symmetric group [0.0]
  いくつかの変数の演算子不等式と同一性を求める手法を開発した。 量子情報理論と不変理論の概念に関連性を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-28T17:43:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。