Fugu-MT 論文翻訳(概要): An alternative for one-hot encoding in neural network models

論文の概要: An alternative for one-hot encoding in neural network models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05911v1
Date: Fri, 10 Nov 2023 07:42:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-13 15:44:21.660283
Title: An alternative for one-hot encoding in neural network models
Title（参考訳）: ニューラルネットワークモデルにおける one-hot encoding の代替法
Authors: Lazar Zlati\'c
Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークモデル入力データのカテゴリ的特徴のバイナリ符号化を実装するアルゴリズムを提案する。また、モデル重み変更を行う特性を達成するために、前方および後方プロパゲーション手順の変更も実装している。
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: This paper proposes an algorithm that implements binary encoding of the categorical features of neural network model input data, while also implementing changes in the forward and backpropagation procedures in order to achieve the property of having model weight changes, that result from the neural network learning process for certain data instances of some feature category, only affect the forward pass calculations for input data instances of that same feature category, as it is in the case of utilising one-hot encoding for categorical features.
Abstract（参考訳）: This paper proposes an algorithm that implements binary encoding of the categorical features of neural network model input data, while also implementing changes in the forward and backpropagation procedures in order to achieve the property of having model weight changes, that result from the neural network learning process for certain data instances of some feature category, only affect the forward pass calculations for input data instances of that same feature category, as it is in the case of utilising one-hot encoding for categorical features.

関連論文リスト

Graph Neural Networks for Learning Equivariant Representations of Neural Networks [55.04145324152541]
本稿では,ニューラルネットワークをパラメータの計算グラフとして表現することを提案する。我々のアプローチは、ニューラルネットワークグラフを多種多様なアーキテクチャでエンコードする単一モデルを可能にする。本稿では,暗黙的ニューラル表現の分類や編集など,幅広いタスクにおける本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-18T18:01:01Z)
Instance-wise Linearization of Neural Network for Model Interpretation [13.583425552511704]
この課題は、ニューラルネットワークの非線形動作に潜むことができる。ニューラルネットワークモデルでは、非線形な振る舞いはモデルの非線形なアクティベーションユニットによって引き起こされることが多い。本稿では,ニューラルネットワーク予測のフォワード計算過程を再構成するインスタンスワイズ線形化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-25T02:07:39Z)
Multilayer Multiset Neuronal Networks -- MMNNs [55.2480439325792]
本研究は,2層以上の類似性ニューロンを組み込んだ多層神経回路網について述べる。また,回避すべき画像領域に割り当てられる反プロトタイプ点の利用についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-28T12:55:13Z)
Set-based Neural Network Encoding Without Weight Tying [91.37161634310819]
本稿では,ネットワーク特性予測のためのニューラルネットワーク重み符号化手法を提案する。我々のアプローチは、混合アーキテクチャのモデル動物園でニューラルネットワークを符号化することができる。ニューラルネットワークのプロパティ予測には,クロスデータセットとクロスアーキテクチャという,2つの新しいタスクを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-26T04:34:28Z)
SA-CNN: Application to text categorization issues using simulated annealing-based convolutional neural network optimization [0.0]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、ディープラーニングアルゴリズムの代表クラスである。テキストCNNニューラルネットワークに基づくテキスト分類タスクのためのSA-CNNニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-13T14:27:34Z)
Permutation Equivariant Neural Functionals [92.0667671999604]
この研究は、他のニューラルネットワークの重みや勾配を処理できるニューラルネットワークの設計を研究する。隠れた層状ニューロンには固有の順序がないため, 深いフィードフォワードネットワークの重みに生じる置換対称性に着目する。実験の結果, 置換同変ニューラル関数は多種多様なタスクに対して有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-27T18:52:38Z)
Learning to Learn with Generative Models of Neural Network Checkpoints [71.06722933442956]
ニューラルネットワークのチェックポイントのデータセットを構築し,パラメータの生成モデルをトレーニングする。提案手法は,幅広い損失プロンプトに対するパラメータの生成に成功している。我々は、教師付きおよび強化学習における異なるニューラルネットワークアーキテクチャとタスクに本手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-26T17:59:58Z)
Dynamically-Scaled Deep Canonical Correlation Analysis [77.34726150561087]
カノニカル相関解析 (CCA) は, 2つのビューの特徴抽出手法である。本稿では,入力依存の正準相関モデルをトレーニングするための新しい動的スケーリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-23T12:52:49Z)
Interpretable Neural Networks based classifiers for categorical inputs [0.0]
本稿では,入力カテゴリ変数として扱うニューラルネットワーク分類器の出力関数を簡易に解釈する手法を提案する。これらの場合、ネットワークの各層、特にロジット層は、各入力パターンの分類に寄与する用語の総和として拡張可能であることを示す。適切なゲージ変換後の各パターンのコントリビューションの分析を,本手法の有効性が評価できる2つの事例に示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-05T14:38:50Z)
File Classification Based on Spiking Neural Networks [0.5065947993017157]
スパイクニューラルネットワーク(SNN)に基づく大規模データセットにおけるファイル分類システムを提案する。提案システムは、推論タスクに対する古典的機械学習アルゴリズムの代替として有効なものである可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-08T11:50:29Z)
Mean-Field and Kinetic Descriptions of Neural Differential Equations [0.0]
この研究では、ニューラルネットワークの特定のクラス、すなわち残留ニューラルネットワークに焦点を当てる。我々は、ネットワークのパラメータ、すなわち重みとバイアスに関する定常状態と感度を分析する。残留ニューラルネットワークにインスパイアされた微視的ダイナミクスの修正は、ネットワークのフォッカー・プランクの定式化につながる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-07T13:41:27Z)

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。