p進数を用いた学習：機械学習への新しいアプローチ

本論文は、機械学習において実数（$\mathbb{R}$）の代替として、非アルキメデス体であるp進数を利用することを検討しています。実数値表現とユークリッド幾何学への従来の依存に異議を唱え、p進数の階層構造に基づくフレームワークを提案しています。この研究は、表現学習に新たな道を開き、符号理論や階層的データモデリングなどの分野で利点を提供する可能性があるため、重要です。論文の理論的探求と、セマンティックネットワークの表現のデモンストレーションは、その潜在的な影響を強調しています。

• •実数の代わりにp進数を使用した新しい機械学習フレームワークを提案。
• •階層的表現学習と符号理論におけるp進数の可能性を探求。
• •p進フレームワーク内での分類、回帰、および表現学習のための理論的基礎とアルゴリズムを提供。
• •実数では不可能な、p進線形ネットワークを使用したセマンティックネットワークの表現を実証。
• •この新しいフレームワークにおける将来の研究のための未解決の問題と機会を特定。