Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural Polytopes

論文の概要: Neural Polytopes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00721v1
Date: Mon, 3 Jul 2023 03:00:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-05 14:40:01.800087
Title: Neural Polytopes
Title（参考訳）: 神経ポリトープ
Authors: Koji Hashimoto, Tomoya Naito, Hisashi Naito
Abstract要約: ReLUを活性化した単純なニューラルネットワークは、様々な次元の単位球の近似としてポリトープを生成する。様々な活性化関数に対して、ニューラルポリトープと呼ばれるポリトープの一般化が得られる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We find that simple neural networks with ReLU activation generate polytopes as an approximation of a unit sphere in various dimensions. The species of polytopes are regulated by the network architecture, such as the number of units and layers. For a variety of activation functions, generalization of polytopes is obtained, which we call neural polytopes. They are a smooth analogue of polytopes, exhibiting geometric duality. This finding initiates research of discrete geometry via machine learning and also a visualization of trained networks.
Abstract（参考訳）: reluアクティベーションを持つ単純なニューラルネットワークは、様々な次元の単位球面の近似としてポリトープを生成する。ポリトープの種類は、ユニット数や層数などのネットワークアーキテクチャによって規制されている。様々な活性化関数に対して、ニューラルポリトープと呼ばれるポリトープの一般化が得られる。ポリトープの滑らかな類似体であり、幾何学的双対性を示す。この発見は、機械学習と訓練されたネットワークの可視化を通じて、離散幾何学の研究を開始する。

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