ルックアップテーブル
LUT構築法の1つにLUTの学習がある。
LUTは離散値 i ∈ { i ∈ Z | 0 ≤ i < K } {\displaystyle i\in \{i\in \mathbb {Z} |0\leq i<K\}} を入力にとり、ベクトル x ∈ R N {\displaystyle {\boldsymbol {x}}\in \mathbb {R} ^{N}} を出力する関数と見なせる。このとき i {\displaystyle i} をone-hotベクトル i ∈ { 0 , 1 } K {\displaystyle {\boldsymbol {i}}\in \{0,1\}^{K}} へ変換することで、LUT関数は次の式で表される。
x = W i {\displaystyle {\boldsymbol {x}}=W{\boldsymbol {i}}}
パラメータ行列 W ∈ R N × K {\displaystyle W\in \mathbb {R} ^{N\times K}} は出力ベクトルを列方向にconcatした形に対応しており、LUTそのものになっている。