Fugu-MT 論文翻訳(概要): Contextual Feedback Loops: Amplifying Deep Reasoning with Iterative Top-Down Feedback

論文の概要: Contextual Feedback Loops: Amplifying Deep Reasoning with Iterative Top-Down Feedback

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17737v3
Date: Sat, 28 Dec 2024 14:00:45 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-31 16:00:23.297190
Title: Contextual Feedback Loops: Amplifying Deep Reasoning with Iterative Top-Down Feedback
Title（参考訳）: コンテキストフィードバックループ:反復的トップダウンフィードバックによる深い推論の増幅
Authors: Jacob Fein-Ashley,
Abstract要約: 我々は、トップダウンフィードバックを組み込んで中間表現を洗練させる反復的なメカニズムとして、コンテキストフィードバックループ(CFL)を導入する。我々の結果は、CFLが現代のディープラーニングアーキテクチャにそのような文脈推論を組み込むための、単純かつ強力な方法を提供することを示唆している。
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Abstract: Deep neural networks typically rely on a single forward pass for inference, which can limit their capacity to resolve ambiguous inputs. We introduce Contextual Feedback Loops (CFLs) as an iterative mechanism that incorporates top-down feedback to refine intermediate representations, thereby improving accuracy and robustness. This repeated process mirrors how humans continuously re-interpret sensory information in daily life-by checking and re-checking our perceptions using contextual cues. Our results suggest that CFLs can offer a straightforward yet powerful way to incorporate such contextual reasoning in modern deep learning architectures.
Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは通常、推論のために単一のフォワードパスに依存しており、あいまいな入力を解決する能力を制限することができる。我々は、トップダウンフィードバックを組み込んで中間表現を洗練させ、精度と堅牢性を向上する反復的なメカニズムとして、コンテキストフィードバックループ(CFL)を導入した。この繰り返しのプロセスは、人間が日々の生活の中で知覚情報を継続的に再解釈する方法を反映している。我々の結果は、CFLが現代のディープラーニングアーキテクチャにそのような文脈推論を組み込むための、単純かつ強力な方法を提供することを示唆している。

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