Fugu-MT 論文翻訳(概要): Geometric Deep Learning: a Temperature Based Analysis of Graph Neural Networks

論文の概要: Geometric Deep Learning: a Temperature Based Analysis of Graph Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00699v1
Date: Fri, 1 Sep 2023 18:42:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-07 01:47:27.140978
Title: Geometric Deep Learning: a Temperature Based Analysis of Graph Neural Networks
Title（参考訳）: 幾何学的深層学習:グラフニューラルネットワークの温度に基づく解析
Authors: M. Lapenna, F. Faglioni, F. Zanchetta, R. Fioresi
Abstract要約: 重みを非量子および非相対論的粒子として扱う熱力学系として幾何学的深層学習モデルを検討した。我々は、[7]で以前に定義された温度の概念を用いて、GCNおよびGATモデルのための様々な層でそれを研究する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We examine a Geometric Deep Learning model as a thermodynamic system treating the weights as non-quantum and non-relativistic particles. We employ the notion of temperature previously defined in [7] and study it in the various layers for GCN and GAT models. Potential future applications of our findings are discussed.
Abstract（参考訳）: 重みを非量子および非相対論的粒子として扱う熱力学系として幾何学的深層学習モデルを検討した。我々は[7]で以前に定義された温度の概念を採用し、GCNおよびGATモデルのための様々な層で研究する。本研究の今後の応用について論じる。

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