Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural Cellular Automata and Deep Equilibrium Models

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 16:58:02.975165
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: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
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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