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/2407.00449v3
Date: Sat, 24 May 2025 18:43:53 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-27 16:58:41.722803
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: ニューラルネットワークは任意の代数に基づく算術を使うことができる。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。
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. It allows neural networks to use arithmetic based on arbitrary algebras. The key point is to observe that algebra multiplication can be represented as a rank three tensor and use this tensor in every algebraic operation. This approach is attractive for neural network libraries that support effective tensorial operations. It agrees with previous implementations for four-dimensional algebras.
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。ニューラルネットワークは任意の代数に基づく算術を使うことができる。鍵となる点は、代数乗法が階数 3 のテンソルとして表され、すべての代数的操作でこのテンソルを使うことができることである。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。これは4次元代数の以前の実装と一致する。

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