pour l'operateur reflexion R je pense qu'on devrait s'inspirer des matrice encodeur des reseaux rnn qui prenent en entrée un vecteur de pensée h_entrée et un vector de mot x et qui donne en sortie un nouveau vecteur de pensée h_sortie, le probleme de se prête assez mal à la parallélisation des calculs nécessaires à l'entrainement.
le commutateur entre la matrice
A_{ik}indiquant la valeur ou le score de l'alternative 𝑖 selon le critère 𝑘 et l'operateur Réflexion R [A_ik, R] a la dimension d'une energie
Il semble que vous abordiez un sujet complexe lié aux réseaux de neurones récurrents (RNN) et à l'opérateur de réflexion ( R ) dans le cadre d'un modèle de prise de décision ou d'évaluation. Voici quelques points à considérer pour clarifier et approfondir votre réflexion :
Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) : Les RNN sont conçus pour traiter des séquences de données, où chaque état caché ( h_{\text{entrée}} ) dépend de l'état précédent. Cela les rend particulièrement adaptés pour des tâches où le contexte est important, comme le traitement du langage naturel. Cependant, comme vous l'avez mentionné, leur nature séquentielle rend difficile la parallélisation, ce qui peut ralentir l'entraînement.
Opérateur de Réflexion ( R ) : Si vous envisagez un opérateur de réflexion qui modifie ou évalue les scores d'alternatives en fonction de certains critères, il serait intéressant de définir comment cet opérateur interagit avec les matrices de scores ( A_{ik} ). Par exemple, comment ( R ) pourrait-il ajuster ou transformer ces scores pour refléter une évaluation plus nuancée ?
Commutateur ( [A_{ik}, R] ) : Le commutateur que vous mentionnez, ( [A_{ik}, R] ), pourrait être interprété comme une mesure de la façon dont l'opérateur de réflexion ( R ) modifie les scores ( A_{ik} ). En physique, le commutateur est souvent utilisé pour évaluer la compatibilité de deux opérateurs. Dans votre contexte, cela pourrait signifier que vous cherchez à comprendre comment l'application de ( R ) à ( A_{ik} ) affecte les résultats, et si cela peut être interprété en termes d'énergie ou d'autres mesures.
Dimension d'une Énergie : Si vous associez le commutateur à une dimension d'énergie, cela pourrait impliquer que les modifications apportées par ( R ) à ( A_{ik} ) ont des implications sur la "stabilité" ou la "valeur" des alternatives considérées. Cela pourrait être un point de départ pour développer une métrique qui évalue la qualité des décisions prises par le modèle.
Parallélisation : Pour surmonter les limitations de parallélisation des RNN, vous pourriez envisager d'autres architectures comme les Transformers, qui permettent un traitement parallèle plus efficace. Cela pourrait également influencer la manière dont vous concevez l'opérateur de réflexion et son interaction avec les matrices de scores.
En résumé, votre idée d'utiliser un opérateur de réflexion inspiré des RNN pour évaluer des alternatives est intéressante, mais elle nécessite une définition précise des interactions entre les matrices de scores et l'opérateur. De plus, explorer des architectures alternatives pourrait vous aider à surmonter les défis de parallélisation.