Fugu-MT 論文翻訳(概要): Extraction Propagation

論文の概要: Extraction Propagation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15883v3
Date: Wed, 09 Oct 2024 23:25:27 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-11 14:28:07.952752
Title: Extraction Propagation
Title（参考訳）: 抽出伝播
Authors: Stephen Pasteris, Chris Hicks, Vasilios Mavroudis,
Abstract要約: 我々は抽出伝搬と呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを開発した。抽出伝搬は、互いに相互作用する多数の小さなニューラルネットワークのトレーニングによって機能する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.368185344922342
License:
Abstract: We consider the problem of learning to map large instances, such as sequences and images, to outputs. Since training one large neural network end to end with backpropagation is plagued by vanishing gradients and degradation, we develop a novel neural network architecture called Extraction propagation, which works by training, in parallel, many small neural networks which interact with one another. We note that the performance of Extraction propagation is only conjectured as we have yet to implement it. We do, however, back the algorithm with some theory. A previous version of this paper was entitled "Fusion encoder networks" and detailed a slightly different architecture.
Abstract（参考訳）: 本稿では,シーケンスや画像などの大規模インスタンスを出力にマッピングする学習の課題について考察する。バックプロパゲーションによる1つの大きなニューラルネットワークのエンドツーエンドのトレーニングは、勾配と劣化の消滅に悩まされているため、抽出伝搬と呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを開発する。抽出伝搬の性能は、まだ実装されていないため、推測されているだけである。しかし、いくつかの理論でアルゴリズムを復活させています。この論文の以前のバージョンは「フュージョンエンコーダネットワーク」と題され、若干異なるアーキテクチャを詳述した。

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