Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep one-gate per layer networks with skip connections are universal classifiers

論文の概要: Deep one-gate per layer networks with skip connections are universal classifiers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05552v1
Date: Sun, 02 Nov 2025 21:12:38 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.429636
Title: Deep one-gate per layer networks with skip connections are universal classifiers
Title（参考訳）: スキップ接続を持つ層ごとのディープワンゲートはユニバーサル分類器である
Authors: Raul Rojas,
Abstract要約: 本稿では,2層を隠蔽した多層パーセプトロンを1ゲート層を有するディープニューラルネットワークに容易に変換し,接続をスキップする方法について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper shows how a multilayer perceptron with two hidden layers, which has been designed to classify two classes of data points, can easily be transformed into a deep neural network with one-gate layers and skip connections.
Abstract（参考訳）: 本稿では,2種類のデータポイントを分類するために設計された2層の層を持つ多層パーセプトロンを,ワンゲート層を有するディープニューラルネットワークに容易に変換し,接続をスキップする方法について述べる。

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