Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fully tensorial approach to hypercomplex neural networks

論文の概要: Fully tensorial approach to hypercomplex neural networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00449v1
Date: Sat, 29 Jun 2024 14:19:40 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-07-04 03:06:00.862433
Title: Fully tensorial approach to hypercomplex neural networks
Title（参考訳）: 超複雑ニューラルネットワークに対する完全テンソル的アプローチ
Authors: Agnieszka Niemczynowicz, Radosław Antoni Kycia,
Abstract要約: 鍵となる点は、代数乗法が階数3のテンソルとして表せることを観察することである。このアプローチは、効果的なテンソル操作をサポートするニューラルネットワークライブラリにとって魅力的なものだ。
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: Fully tensorial theory of hypercomplex neural networks is given. The key point is to observe that the algebra multiplication can be represented as a rank three tensor. This approach is attractive for neural network libraries that support effective tensorial operations.
Abstract（参考訳）: 超複素ニューラルネットワークの完全なテンソル理論が与えられる。鍵となる点は、代数乗法が階数3のテンソルとして表せることを観察することである。このアプローチは、効果的なテンソル操作をサポートするニューラルネットワークライブラリにとって魅力的なものだ。

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