Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fusion Encoder Networks

論文の概要: Fusion Encoder Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15883v1
Date: Sat, 24 Feb 2024 19:06:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-27 16:31:13.204448
Title: Fusion Encoder Networks
Title（参考訳）: fusion エンコーダネットワーク
Authors: Stephen Pasteris, Chris Hicks, Vasilios Mavroudis
Abstract要約: 固定長シーケンスを出力にマッピングするニューラルネットワークを作成するアルゴリズムのクラスを提示する。結果として得られるニューラルネットワークは対数深さのみを持つ(ネットワークを介して伝播するデータの劣化を緩和する)。 FENの重要な特性は、一定の深さのニューラルネットワークの準線形数を並列にトレーニングすることで学習することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.9094025705644695
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper we present fusion encoder networks (FENs): a class of algorithms for creating neural networks that map fixed-length sequences to outputs. The resulting neural network has only logarithmic depth (alleviating the degradation of data as it propagates through the network) and can process sequences in linear time (or in logarithmic time with a linear number of processors). The crucial property of FENs is that they learn by training a quasi-linear number of constant-depth neural networks in parallel. The fact that these networks are constant depth means that backpropagation works well. We note that currently the performance of FENs is only conjectured as we are yet to implement them.
Abstract（参考訳）: 本稿では、固定長シーケンスを出力にマッピングするニューラルネットワークを作成するアルゴリズムのクラスであるフュージョンエンコーダネットワーク(FEN)を提案する。結果として得られるニューラルネットワークは対数深さ(ネットワークを介して伝播するデータの劣化を緩和する)のみを持ち、線形時間(または線形数のプロセッサで対数時間)でシーケンスを処理できる。 FENの重要な特性は、一定の深さのニューラルネットワークの準線形数を並列にトレーニングすることで学習することである。これらのネットワークが一定の深さであるという事実は、バックプロパゲーションがうまく機能することを意味する。現在、FENのパフォーマンスは、まだ実装されていないため、推測されているだけである。

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