論文の概要: Categorical Representation Learning and RG flow operators for algorithmic classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07975v1
• Date: Tue, 15 Mar 2022 15:04:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-16 15:00:15.137533
• Title: Categorical Representation Learning and RG flow operators for algorithmic classifiers
• Title（参考訳）: アルゴリズム分類器のためのカテゴリー表現学習とRGフロー演算子
• Authors: Artan Sheshmani and Yizhuang You and Wenbo Fu and Ahmadreza Azizi
• Abstract要約: 我々は、RG-flow categorifierと呼ばれる新しい自然言語処理アーキテクチャを構築し、RG categorifierを短くして、すべての層でデータ分類と生成を行う。 特に、インフルエンザウイルスの特定のゲノム配列にRG分類法を適用し、我々の技術が与えられたゲノム配列からどのように情報を抽出できるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7519268719195278
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Following the earlier formalism of the categorical representation learning (arXiv:2103.14770) by the first two authors, we discuss the construction of the "RG-flow based categorifier". Borrowing ideas from theory of renormalization group flows (RG) in quantum field theory, holographic duality, and hyperbolic geometry, and mixing them with neural ODE's, we construct a new algorithmic natural language processing (NLP) architecture, called the RG-flow categorifier or for short the RG categorifier, which is capable of data classification and generation in all layers. We apply our algorithmic platform to biomedical data sets and show its performance in the field of sequence-to-function mapping. In particular we apply the RG categorifier to particular genomic sequences of flu viruses and show how our technology is capable of extracting the information from given genomic sequences, find their hidden symmetries and dominant features, classify them and use the trained data to make stochastic prediction of new plausible generated sequences associated with new set of viruses which could avoid the human immune system. The content of the current article is part of the recent US patent application submitted by first two authors (U.S. Patent Application No.: 63/313.504).
• Abstract（参考訳）: 最初の2人の著者によるカテゴリー表現学習(arxiv:2103.14770)の初期の形式化に続いて、rgフローに基づく分類器の構成について論じる。 量子場理論、ホログラフィック双対性、双曲幾何学における正規化群フロー(RG)の理論からアイデアを抽出し、それらをニューラルODEと混合し、RG-フロー分類器(RG-flow categorifier)と呼ばれる新しいアルゴリズム自然言語処理(NLP)アーキテクチャを構築し、すべての層でデータ分類と生成が可能なRG分類器(RG categorifier)を短くする。 バイオメディカルデータセットにアルゴリズムプラットフォームを適用し,その性能をシーケンス・トゥ・ファンクション・マッピングの分野で示す。 特に、rg分類器をインフルエンザウイルスの特定のゲノム配列に適用し、我々の技術が、与えられたゲノム配列から情報を抽出し、それらの隠れた対称性と支配的な特徴を見つけ、それらを分類し、訓練されたデータを使用して、ヒトの免疫系を回避できる新しいウイルスのセットに関連する新しい有望な生成配列の確率的予測を行う方法を示す。 現在の記事の内容は、最初の2人の著者によって提出された最近の米国特許出願(米国特許出願番号63/313.504)の一部である。

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