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[1S3-GS-2-05] 深層学習モデルの学習と構造における制約の圏論的解釈
キーワード：圏論、深層学習、G-同変畳み込みニューラルネットワーク
経験的な設計が先行する深層学習の研究に対して，数学的基盤を提供しようとする試みが広く行われている．特にモデルがもつ性質を圏論における関手性や自然性として記述する多くの研究がなされているが，それらの成果を統合する枠組みは十分でない．本稿では様々な圏論的解釈を統一的に記述することを目標として，これらの研究を概観する新たな視点を導入する．圏論によって記述される深層学習モデルの制約が，(i) 学習によってモデルが満たすように要請される学習制約と，(ii) 学習以前に既にモデルが満たすように設計される構造制約に大別されることを示し，最後に両者の統一的な記述に向けた方向性を検討する．
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