用于机器学习组合嵌入的定向非交换单体结构

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内容提要

本研究引入定向非交换单体算子,构建了多维组合嵌入的新代数结构,解决了统一基础问题,展现了结合性和一致性,兼容现代机器学习架构。

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关键要点

  • 本研究引入定向非交换单体算子。
  • 构建了多维组合嵌入的新代数结构。
  • 解决了多维组合嵌入中缺乏统一基础的问题。
  • 该框架展现了每个维度的结合性和全球一致性的交互法则。
  • 能够与现代机器学习架构兼容。
  • 为未来的深度学习模型设计提供了潜在的应用方向。
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