RSGNは脳に着想を得た自己組織化スパース接続を持つ新アーキテクチャです。計算ノードを双曲空間に埋め込み、測地線距離に応じて接続強度を減衰させることで、Transformerの$O(n^2)$計算量に対し$O(nk)$($k \ll n$)を実現しました。長期依存タスクで96.5%の精度を達成しつつ、パラメータ数を約1/15に削減しています。
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