類似度測定に革命を起こす：Tverskyニューラルネットワーク
2025-08-17
この論文は、Tversky類似度に基づいた新しいニューラルネットワークアーキテクチャを紹介し、ディープラーニングにおける内積やコサイン類似度の一般的な使用法に挑戦しています。Tverskyモデルの従来の離散集合演算を微分可能な関数にエレガントに変換することで、ディープラーニングフレームワーク内でのトレーニングを可能にしています。実験により、画像認識と自然言語処理のタスクにおいて、パフォーマンスが大幅に向上し、解釈可能性も向上し、モデルの決定を直感的に説明できることが示されています。中心的な革新は、共通の特徴と特有の特徴の両方を考慮した微分可能なTversky類似度関数であり、人間の類似度認識によりよく合致しています。
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