論文の概要: Hadamard product in deep learning: Introduction, Advances and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13112v1
- Date: Thu, 17 Apr 2025 17:26:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-25 17:22:43.584984
- Title: Hadamard product in deep learning: Introduction, Advances and Challenges
- Title（参考訳）: ディープラーニングにおけるアダマール製品 - 導入,進歩,挑戦
- Authors: Grigorios G Chrysos, Yongtao Wu, Razvan Pascanu, Philip Torr, Volkan Cevher,
- Abstract要約: この調査では、基本的な未検討のプリミティブ、すなわちアダマール積を調べている。
様々なアプリケーションに広く実装されているにもかかわらず、アダマール製品は、コアアーキテクチャのプリミティブとして体系的に分析されていない。
本稿では,高次相関,マルチモーダルデータ融合,動的表現変調,効率的なペアワイズ演算の4つの主要領域を同定し,その応用の包括的分類について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.26011575333268
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While convolution and self-attention mechanisms have dominated architectural design in deep learning, this survey examines a fundamental yet understudied primitive: the Hadamard product. Despite its widespread implementation across various applications, the Hadamard product has not been systematically analyzed as a core architectural primitive. We present the first comprehensive taxonomy of its applications in deep learning, identifying four principal domains: higher-order correlation, multimodal data fusion, dynamic representation modulation, and efficient pairwise operations. The Hadamard product's ability to model nonlinear interactions with linear computational complexity makes it particularly valuable for resource-constrained deployments and edge computing scenarios. We demonstrate its natural applicability in multimodal fusion tasks, such as visual question answering, and its effectiveness in representation masking for applications including image inpainting and pruning. This systematic review not only consolidates existing knowledge about the Hadamard product's role in deep learning architectures but also establishes a foundation for future architectural innovations. Our analysis reveals the Hadamard product as a versatile primitive that offers compelling trade-offs between computational efficiency and representational power, positioning it as a crucial component in the deep learning toolkit.
- Abstract（参考訳）: 畳み込みと自己維持のメカニズムがディープラーニングにおけるアーキテクチャ設計を支配している一方で、本調査では基本的な未調査のプリミティブであるアダマール製品を調査している。
様々なアプリケーションに広く実装されているにもかかわらず、アダマール製品は、コアアーキテクチャのプリミティブとして体系的に分析されていない。
本稿では,高次相関,マルチモーダルデータ融合,動的表現変調,効率的なペアワイズ演算の4つの主要領域を同定し,その応用の包括的分類について述べる。
線形計算複雑性と非線形相互作用をモデル化するアダマール製品の能力は、リソース制約されたデプロイメントやエッジコンピューティングシナリオに特に有用である。
視覚的質問応答などのマルチモーダル融合タスクにおける自然な適用性を示し、画像インペイントやプルーニングを含むアプリケーションにおける表現マスキングの有効性を示す。
この体系的なレビューは、ディープラーニングアーキテクチャにおけるAdamard製品の役割に関する既存の知識を集約するだけでなく、将来のアーキテクチャ革新の基盤も確立します。
我々の分析によると、Adamard製品は計算効率と表現力のトレードオフを提供する汎用プリミティブであり、ディープラーニングツールキットの重要な構成要素として位置づけられている。
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