論文の概要: Addressing Some Limitations of Transformers with Feedback Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09402v3
• Date: Mon, 25 Jan 2021 13:12:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 00:07:07.811690
• Title: Addressing Some Limitations of Transformers with Feedback Memory
• Title（参考訳）: フィードバックメモリを用いた変圧器の限界に対処する
• Authors: Angela Fan, Thibaut Lavril, Edouard Grave, Armand Joulin, Sainbayar Sukhbaatar
• Abstract要約: トランスフォーマーは、フィードフォワードネットワークであるにもかかわらず、シーケンシャルな自動回帰タスクにうまく適用されている。 本稿では、過去のすべての表現を将来のすべての表現に公開する、フィードバックトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 言語モデリング、機械翻訳、強化学習の様々なベンチマークにおいて、表現能力の増大は、同等のトランスフォーマーよりもはるかに強力なパフォーマンスを持つ、小さくて浅いモデルを生成することができることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.94640029417114
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformers have been successfully applied to sequential, auto-regressive tasks despite being feedforward networks. Unlike recurrent neural networks, Transformers use attention to capture temporal relations while processing input tokens in parallel. While this parallelization makes them computationally efficient, it restricts the model from fully exploiting the sequential nature of the input. The representation at a given layer can only access representations from lower layers, rather than the higher level representations already available. In this work, we propose the Feedback Transformer architecture that exposes all previous representations to all future representations, meaning the lowest representation of the current timestep is formed from the highest-level abstract representation of the past. We demonstrate on a variety of benchmarks in language modeling, machine translation, and reinforcement learning that the increased representation capacity can create small, shallow models with much stronger performance than comparable Transformers.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、フィードフォワードネットワークであるにもかかわらず、シーケンシャルな自動回帰タスクにうまく適用されている。 繰り返しニューラルネットワークとは異なり、Transformerは入力トークンを並列に処理しながら時間的関係をキャプチャするために注意を払っている。 この並列化によって計算効率は向上するが、モデルが入力のシーケンシャルな性質を完全に活用することを制限している。 与えられたレイヤでの表現は、既に利用可能な高レベルな表現よりも、下位層からの表現にしかアクセスできない。 本研究では,これまでのすべての表現をすべての表現に公開するフィードバックトランスフォーマアーキテクチャを提案する。つまり,過去の最上位の抽象表現から,現在の時間ステップの最低表現が形成される。 我々は、言語モデリング、機械翻訳、強化学習における様々なベンチマークで、表現能力の増大により、同等のトランスフォーマーよりもはるかに強力なパフォーマンスを持つ、小さく浅いモデルが作成できることを実証する。

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