論文の概要: Learning Inference Concurrency in DynamicGate MLP Structural and Mathematical Justification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.13546v1
• Date: Wed, 15 Apr 2026 06:49:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-16 20:38:32.422164
• Title: Learning Inference Concurrency in DynamicGate MLP Structural and Mathematical Justification
• Title（参考訳）: DynamicGate MLPの構造と数学的正当化における学習推論の並行性
• Abstract要約: 従来のニューラルネットワークは、推論中にパラメータが更新されると、出力が不安定になるため、学習と推論を厳密に分離する。 本稿では,DynamicGateが構造的に学習推論を可能にすることを示す。
• 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: Conventional neural networks strictly separate learning and inference because if parameters are updated during inference, outputs become unstable and even the inference function itself is not well defined [1, 2, 3]. This paper shows that DynamicGate MLP structurally permits learning inference concurrency [4, 5]. The key idea is to separate routing (gating) parameters from representation (prediction) parameters, so that the gate can be adapted online while inference stability is preserved, or weights can be selectively updated only within the inactive subspace [4, 5, 6, 7]. We mathematically formalize sufficient conditions for concurrency and show that even under asynchronous or partial updates, the inference output at each time step can always be interpreted as a forward computation of a valid model snapshot [8, 9, 10]. This suggests that DynamicGate MLP can serve as a practical foundation for online adaptive and on device learning systems [11, 12].
• Abstract（参考訳）: 従来のニューラルネットワークは、推論中にパラメータが更新された場合、出力が不安定になり、推論関数自体が十分に定義されていないため、学習と推論を厳密に分離する。 本稿では,DynamicGate MLPが学習推論の同時実行を構造的に可能にしていることを示す[4,5]。 キーとなるアイデアは、ルーティング(ゲート)パラメータを表現(予測)パラメータから分離し、推論安定性が保たれている間にゲートをオンラインで適用できるようにし、また、重み付けを非アクティブなサブ空間 [4, 5, 6, 7] 内でのみ選択的に更新できるようにすることである。 並列処理に十分な条件を数学的に定式化し、非同期または部分的な更新であっても、各時点における推論出力は、常に有効なモデルスナップショット [8, 9, 10] のフォワード計算として解釈できることを示す。 このことは、DynamicGate MLPがオンライン適応およびデバイス学習システム [11, 12] の実践的な基盤となることを示唆している。

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