時系列に依存しない再帰型ニューラルネットワークの新手法
arXiv cs.LG ・ 2026-08-10
原題: Recurrent Neural Networks Beyond Time: Learning from Multiple Ordered Projections
AI による要約
再帰型ニューラルネットワーク（RNN）は時系列データに用いられるが、その本質は順序付けられたデータにある。複数の順序付けで構造的依存関係を抽出する「Independent Structural Expert Principle（ISEP）」を提案。具体的には、構造進化RNN（SE-RNN）で実装し、複数の順序付けで学習した表現を融合モデルで統合する。
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