Autognosis

自分の認知と学習を静かに磨くデジタルノート

速く流れていく情報から少し離れ、自分の頭でじっくり考えられる文章だけを集めています。

更新

2026/8/25

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#計算複雑性

AI・機械学習
2026年8月6日 13:44
Abstract visualization of multi-dimensional data processing showing a three-dimensional grid structure with flowing data streams and efficient pathways, representing subquadratic computational approaches to handling high-dimensional data

多次元アテンション問題

多次元アテンション問題 アテンション機構に対するサブクワドラティック代替案は提案されていますが、多次元データへの適用は理論的にも実践的にも制約されたままです。この制約は根本的なアーキテクチャの不整合から生じています。標準的な畳み込みは空間的局所性を保持しますがグローバルコンテキストを犠牲にします。再帰的アプローチはシーケンシャル処理を通じてグローバルな受容性を達成しますが、破壊的な次元削減(ラスタライゼーション)を必要とします。アテンション機構はグローバルな受容...

#深層学習 #注意機構 #畳み込みニューラルネットワーク
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AI・機械学習
2026年1月28日 01:02
Split visualization comparing complex tangled network of blue connections representing quadratic computational complexity against streamlined parallel green lines representing efficient linear processing, with flowing data particles on dark technical background

RewriteNets: 生成的系列モデリングのためのエンドツーエンド訓練可能な文字列書き換え

RewriteNets: 生成的系列モデリングのためのエンドツーエンド訓練可能な文字列書き換え 現代の系列モデルにおける複雑性問題 Transformerベースのアーキテクチャは生成的系列モデリングの支配的なパラダイムとなっているが、十分に文書化された計算上の制限を示している:系列長における二次複雑性(O(n²))である。この複雑性は、注意機構がすべてのトークン位置間のペアワイズ類似度スコアを計算する必要があることから生じる。長さnの系列に対して、各注意ヘッ...

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