Using algebraic data types to build deep learning architectures

[Использование алгебраических типов данных для построения архитектур глубокого обучения]

A. Zabashta, A. Filchenkov

ITMO University, Kronverksky Prospekt 49, bldg. A, St. Petersburg 197101, Russia

Аннотация: В данной работе предлагается использовать алгебраические типы данных (ADT) для описания типов объектов, для работы с ними в глубоком обучении. Описан метод построения архитектур глубокого обучения для базовых конструкторов ADT, таких как тип-произведение и тип-сумма. Показано, что данный подход позволяет обобщить существующие подходы к построению архитектур глубокого обучения для обработки множеств и последовательностей, категорий и пропущенных значений. Проведенные практические эксперименты показали, что в некоторых сценариях архитектура глубокого обучения, полученная для задачи работы с пропущеннми значениями, превзошла стандартные методы. Библ. – 18 назв.

Ключевые слова: Машинное обучение, глубокое обучение, алгебраические типы данных.

УДК: 004.032.2

Поступило: 28.02.2025

Язык публикации: английский