論文の概要: Neural Cellular Automata and Deep Equilibrium Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03573v1
- Date: Tue, 07 Jan 2025 06:54:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-08 15:49:57.980322
- Title: Neural Cellular Automata and Deep Equilibrium Models
- Title(参考訳): ニューラルセルオートマタと深部平衡モデル
- Authors: Zhibai Jia,
- Abstract要約: 本稿では,ニューラルセルラーオートマタとDeep Equilibrium Modelsという,ディープラーニングにおける2つの新しいパラダイムの関連と相違について論じる。
最後に、このエッセイは、将来の研究のために両方のアプローチの理論的および実践的な側面を組み合わせる方法について推測する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.439020425819001
- License:
- Abstract: This essay discusses the connections and differences between two emerging paradigms in deep learning, namely Neural Cellular Automata and Deep Equilibrium Models, and train a simple Deep Equilibrium Convolutional model to demonstrate the inherent similarity of NCA and DEQ based methods. Finally, this essay speculates about ways to combine theoretical and practical aspects of both approaches for future research.
- Abstract(参考訳): このエッセイでは、ニューラルセルオートマタとディープ平衡モデルという、ディープラーニングにおける2つの新しいパラダイムの関連と相違について論じ、単純なディープ平衡畳み込みモデルを訓練して、NAAとDECに基づく手法の固有の類似性を実証する。
最後に、このエッセイは、将来の研究のために両方のアプローチの理論的および実践的な側面を組み合わせる方法について推測する。
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