ネットワーク圧縮のための再利用可能ニューラル基底の数学理論

arXiv cs.AI ・ 2026-09-01

原題: A Mathematical Theory of Reusable Neural Bases for Network Compression

AI による要約

大規模AIモデルのメモリコスト問題を解決するLRNBAを提案する。各ネットワークブロックを共有ニューラル基底の線形結合で表現し、高い圧縮率を維持しつつ安定した学習を実現する。実験では古典的アーキテクチャと同等以上の収束速度と損失を達成した。

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