Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural Lattice Reduction: A Self-Supervised Geometric Deep Learning Approach

論文の概要: Neural Lattice Reduction: A Self-Supervised Geometric Deep Learning Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08170v1
Date: Tue, 14 Nov 2023 13:54:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-15 14:03:34.790036
Title: Neural Lattice Reduction: A Self-Supervised Geometric Deep Learning Approach
Title（参考訳）: ニューラル格子低減 : 自己監督型幾何学的深層学習アプローチ
Authors: Giovanni Luca Marchetti, Gabriele Cesa, Kumar Pratik, Arash Behboodi
Abstract要約: 本研究では,一様行列の因子を出力する深層ニューラルネットワークを設計し,非直交格子基底をペナルライズして自己指導的に学習する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.536819369925398
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Lattice reduction is a combinatorial optimization problem aimed at finding the most orthogonal basis in a given lattice. In this work, we address lattice reduction via deep learning methods. We design a deep neural model outputting factorized unimodular matrices and train it in a self-supervised manner by penalizing non-orthogonal lattice bases. We incorporate the symmetries of lattice reduction into the model by making it invariant and equivariant with respect to appropriate continuous and discrete groups.
Abstract（参考訳）: 格子還元は、与えられた格子の直交基底を見つけることを目的とした組合せ最適化問題である。本研究では,ディープラーニング手法による格子削減について述べる。因子化された単モジュラ行列を出力するディープニューラルモデルを設計し,非直交格子基底をペナルティ化することにより,自己教師あり方式で学習する。格子還元の対称性をモデルに組み入れ、適切な連続群および離散群に対して不変かつ同変とする。

関連論文リスト

ADMM-MM Algorithm for General Tensor Decomposition [7.0326155922512275]
提案アルゴリズムは3つの基本損失関数(ell$-loss, $ell$-loss, KL divergence)と様々な低ランクテンソル分解モデル(CP, Tucker, TT, TR)をサポートする。提案したアルゴリズムにより広帯域のアプリケーションを解くことができ、プラグイン・アンド・プレイ方式で既存のテンソル分解モデルに容易に拡張できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-19T00:17:34Z)
Stochastic Gradient Descent for Gaussian Processes Done Right [86.83678041846971]
emphdone right -- 最適化とカーネルコミュニティからの具体的な洞察を使用するという意味で -- が、勾配降下は非常に効果的であることを示している。本稿では,直感的に設計を記述し,設計選択について説明する。本手法は,分子結合親和性予測のための最先端グラフニューラルネットワークと同程度にガウス過程の回帰を配置する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-31T16:15:13Z)
Simplifying Momentum-based Positive-definite Submanifold Optimization with Applications to Deep Learning [24.97120654216651]
部分多様体上の運動量を持つ難しい微分方程式の解法を示す。我々はリーマン正規座標の一般化版を提案する。我々は,行列乗算のみを用いることで,構造化共分散の既存手法を単純化し,低精度のディープラーニングのための行列非逆2textnd$ordersを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-20T03:31:11Z)
Implicit Regularization for Group Sparsity [33.487964460794764]
正方形回帰損失に対する勾配勾配は, 明示的な正則化を伴わずに, 群間隔構造を持つ解に偏りを示す。一般雑音設定における回帰問題の勾配ダイナミクスを解析し,最小最適誤差率を求める。サイズ 1 群の退化の場合、我々の手法は疎線形回帰の新しいアルゴリズムを生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-29T20:54:03Z)
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)
Graph Polynomial Convolution Models for Node Classification of Non-Homophilous Graphs [52.52570805621925]
本研究では,高階グラフ畳み込みからの効率的な学習と,ノード分類のための隣接行列から直接学習する。得られたモデルが新しいグラフと残留スケーリングパラメータをもたらすことを示す。提案手法は,非親和性パラメータのノード分類における精度の向上を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-12T04:46:55Z)
The Dynamics of Riemannian Robbins-Monro Algorithms [101.29301565229265]
本稿では,Robins と Monro のセミナル近似フレームワークを一般化し拡張するリーマンアルゴリズムの族を提案する。ユークリッドのそれと比較すると、リーマンのアルゴリズムは多様体上の大域線型構造が欠如しているため、はるかに理解されていない。ユークリッド・ロビンス=モンロスキームの既存の理論を反映し拡張するほぼ確実な収束結果の一般的なテンプレートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-14T12:30:11Z)
Semi-Supervised Subspace Clustering via Tensor Low-Rank Representation [64.49871502193477]
本稿では,初期監視情報を同時に拡張し,識別親和性行列を構築することのできる,新しい半教師付きサブスペースクラスタリング手法を提案する。 6つの一般的なベンチマークデータセットの総合的な実験結果から,本手法が最先端手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-21T01:47:17Z)
Nonlinear matrix recovery using optimization on the Grassmann manifold [18.655422834567577]
本研究では,列が部分空間の結合などの非線形構造に従う部分観測された高階クラスタリング行列の復元問題について検討する。交代極限はクルディカ・ロジャシ性質を用いて一意点に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-13T16:13:13Z)
A Parallelizable Lattice Rescoring Strategy with Neural Language Models [62.20538383769179]
自動音声認識のためのニューラルネットワークモデル(LM)を用いた効率的な格子相関のための後部格子拡張アルゴリズムを提案する。スイッチボードデータセットにおける実験により,提案手法が同等の認識性能を得た。 PyTorchで訓練されたニューラル LM をKaldi との格子再構成に簡単に統合することで、並列再描画法により柔軟性が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-08T21:23:12Z)

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。