論文の概要: H-Model: Dynamic Neural Architectures for Adaptive Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11669v1
• Date: Tue, 11 Nov 2025 14:39:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:22.887837
• Title: H-Model: Dynamic Neural Architectures for Adaptive Processing
• Title（参考訳）: H-Model: 適応処理のための動的ニューラルネットワーク
• Authors: Dmytro Hospodarchuk,
• Abstract要約: 本稿では、入力データに基づいて内部構造を動的に調整できるニューラルネットワークアーキテクチャの設計と実験について述べる。 提案モデルでは,各層がネットワークを介して出力がどのように伝搬されるかに影響を与えるルーティング機構を導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This article explores the design and experimentation of a neural network architecture capable of dynamically adjusting its internal structure based on the input data. The proposed model introduces a routing mechanism that allows each layer to influence how its outputs are propagated through the network, enabling iterative and adaptive computation. This concept is loosely inspired by the idea of thought processes and dynamic reasoning, where information flow is conditioned not only on the data itself, but also on the internal state of the system. It is important to note that this work does not aim to compete with state-of-the-art language models in terms of performance. Instead, it presents a conceptual prototype-an architectural framework that opens up a new direction for exploring adaptable and potentially more interpretable networks. The goal is not optimization of existing benchmarks but rather the proposal of a system that can learn not only representations, but also the structure of computation itself. Due to practical constraints in computing resources and data, this study remains a preliminary investigation. Nevertheless, initial observations show promise, and the architecture's full potential can only be evaluated in future experiments under more favorable computational conditions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、入力データに基づいて内部構造を動的に調整できるニューラルネットワークアーキテクチャの設計と実験について述べる。 提案モデルでは,各層がネットワークを介して出力がどのように伝搬するかに影響を与えるルーティング機構を導入し,反復的かつ適応的な計算を可能にする。 この概念は思考プロセスや動的推論の考え方に着想を得ており、情報の流れはデータ自身だけでなく、システムの内部状態にも依存する。 この研究は、パフォーマンスの観点から最先端の言語モデルと競合することを目的としていない点に注意する必要がある。 代わりに、適応可能で、より解釈可能なネットワークを探索するための新しい方向性を開く、概念的なプロトタイプとアーキテクチャフレームワークを提示します。 目標は、既存のベンチマークの最適化ではなく、表現だけでなく、計算自体の構造も学習できるシステムの提案である。 計算資源とデータに制約があるため、本研究は予備的な研究である。 しかしながら、初期の観測では約束が示され、アーキテクチャの完全なポテンシャルは、より好ましい計算条件下での将来の実験でのみ評価できる。

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