arXiv:2410.11776cs.LGcs.AI2024-10
用代数方法构建结构化输入编码，让模型更懂数据类型
Encoding architecture algebra
- 提出代数方法构造输入编码架构，显式建模数据结构
- 使模型对不同类型输入的处理更高效、更契合数据本质
- 适合关注模型可解释性与架构设计的科研人员
尽管机器学习中存在多种输入类型，但这些多样性往往未在表示或模型架构中充分体现，导致模型生命周期中的效率低下。本文提出一种代数方法来构建输入编码架构，能够充分考虑数据结构，推动实现更类型化的机器学习。
原文摘要 · Abstract (English)
Despite the wide variety of input types in machine learning, this diversity is often not fully reflected in their representations or model architectures, leading to inefficiencies throughout a model's lifecycle. This paper introduces an algebraic approach to constructing input-encoding architectures that properly account for the data's structure, providing a step toward achieving more typeful machine learning.
架构设计类型系统模型效率
Thank you to arXiv for use of its open access interoperability. PaperDance 不是 arXiv 官方产品；中文卡片由大模型生成，请以原文为准。