論文の概要: DeepLL: Considering Linear Logic for the Analysis of Deep Learning Experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00169v1
• Date: Mon, 30 Dec 2024 22:38:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:17:49.859668
• Title: DeepLL: Considering Linear Logic for the Analysis of Deep Learning Experiments
• Title（参考訳）: DeepLL:ディープラーニング実験の解析のための線形論理を考える
• Authors: Nick Papoulias,
• Abstract要約: 本研究では,ディープラーニング実験の解析における線形論理の利用について検討する。 i)実験の制御フローの抽象的な表現,(ii)基礎となるデータ構造やハードウェアへのAPI呼び出し,(iii)実験中の資源の正しい消費に関する推論ルールなど,利用可能な実験リソースの集合。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Deep Learning experiments have critical requirements regarding the careful handling of their datasets as well as the efficient and correct usage of APIs that interact with hardware accelerators. On the one hand, software mistakes during data handling can contaminate experiments and lead to incorrect results. On the other hand, poorly coded APIs that interact with the hardware can lead to sub-optimal usage and untrustworthy conclusions. In this work we investigate the use of Linear Logic for the analysis of Deep Learning experiments. We show that primitives and operators of Linear Logic can be used to express: (i) an abstract representation of the control flow of an experiment, (ii) a set of available experimental resources, such as API calls to the underlying data-structures and hardware as well as (iii) reasoning rules about the correct consumption of resources during experiments. Our proposed model is not only lightweight but also easy to comprehend having both a symbolic and a visual component. Finally, its artifacts are themselves proofs in Linear Logic that can be readily verified by off-the-shelf reasoners.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの実験には、データセットの慎重な処理と、ハードウェアアクセラレータと対話するAPIの効率的かつ正確な使用に関する重要な要件がある。 一方、データ処理中のソフトウェアミスは実験を汚染し、誤った結果をもたらす可能性がある。 一方、ハードウェアと対話するコーディングの不十分なAPIは、準最適使用と信頼できない結論につながる可能性がある。 本研究では,ディープラーニング実験の解析における線形論理の利用について検討する。 線形論理のプリミティブと演算子は次のように表現できることを示す。 一 実験の制御の流れの抽象表現 (ii)基盤となるデータ構造やハードウェアへのAPI呼び出しなど、利用可能な実験リソースのセット。 三 実験中の資源の正しい消費に関する推論規則 提案するモデルは軽量であるだけでなく,記号的かつ視覚的要素の双方を持つことも容易に理解できる。 最後に、そのアーティファクトはそれ自体が線形論理の証明であり、既成の推論者によって容易に検証できる。

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