Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sparse and Structured Hopfield Networks

論文の概要: Sparse and Structured Hopfield Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13725v2
Date: Tue, 4 Jun 2024 22:04:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-07 01:11:46.019059
Title: Sparse and Structured Hopfield Networks
Title（参考訳）: スパースと構造化ホップフィールドネットワーク
Authors: Saul Santos, Vlad Niculae, Daniel McNamee, Andre F. T. Martins,
Abstract要約: 我々は、Fenchel-Young損失とリンクを確立することにより、疎ホップフィールドネットワークのための統一的なフレームワークを提供する。損失マージン,疎度,正確なメモリ検索の関連を明らかにする。複数のインスタンス学習とテキスト合理化の実験は、我々のアプローチの有用性を実証している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.381907888022612
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Modern Hopfield networks have enjoyed recent interest due to their connection to attention in transformers. Our paper provides a unified framework for sparse Hopfield networks by establishing a link with Fenchel-Young losses. The result is a new family of Hopfield-Fenchel-Young energies whose update rules are end-to-end differentiable sparse transformations. We reveal a connection between loss margins, sparsity, and exact memory retrieval. We further extend this framework to structured Hopfield networks via the SparseMAP transformation, which can retrieve pattern associations instead of a single pattern. Experiments on multiple instance learning and text rationalization demonstrate the usefulness of our approach.
Abstract（参考訳）: 現代のホップフィールドのネットワークは、トランスフォーマーの注意と結びついているため、近年の関心を集めている。本稿は,Fenchel-Young損失とリンクを確立することにより,疎ホップフィールドネットワークの統一フレームワークを提供する。その結果、Hopfield-Fenchel-Youngエネルギの新たなファミリーが、更新ルールはエンドツーエンドで微分可能なスパース変換である。損失マージン,疎度,正確なメモリ検索の関連を明らかにする。さらに、このフレームワークをSparseMAP変換によって構築されたホップフィールドネットワークに拡張し、単一のパターンの代わりにパターン関連を検索する。複数のインスタンス学習とテキスト合理化の実験は、我々のアプローチの有用性を実証している。

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