論文の概要: Infinite attention: NNGP and NTK for deep attention networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10540v1
• Date: Thu, 18 Jun 2020 13:57:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 12:49:08.420547
• Title: Infinite attention: NNGP and NTK for deep attention networks
• Title（参考訳）: ディープ・アテンション・ネットワークのためのNNGPとNTK
• Authors: Jiri Hron and Yasaman Bahri and Jascha Sohl-Dickstein and Roman Novak
• Abstract要約: 広範ニューラルネットワーク(NN)とガウス過程(GP)の等価性を同定する。 ガウス的でない振る舞いを誘発する単一ヘッドアテンションとは異なり、多ヘッドアテンションアーキテクチャは、ヘッドの数が無限大になる傾向があるため、GPとして振る舞う。 本稿では,NNGP/NTKモデルの可変長列に適用可能なニューラルタンジェンツライブラリの新機能を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.55012122588628
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is a growing amount of literature on the relationship between wide neural networks (NNs) and Gaussian processes (GPs), identifying an equivalence between the two for a variety of NN architectures. This equivalence enables, for instance, accurate approximation of the behaviour of wide Bayesian NNs without MCMC or variational approximations, or characterisation of the distribution of randomly initialised wide NNs optimised by gradient descent without ever running an optimiser. We provide a rigorous extension of these results to NNs involving attention layers, showing that unlike single-head attention, which induces non-Gaussian behaviour, multi-head attention architectures behave as GPs as the number of heads tends to infinity. We further discuss the effects of positional encodings and layer normalisation, and propose modifications of the attention mechanism which lead to improved results for both finite and infinitely wide NNs. We evaluate attention kernels empirically, leading to a moderate improvement upon the previous state-of-the-art on CIFAR-10 for GPs without trainable kernels and advanced data preprocessing. Finally, we introduce new features to the Neural Tangents library (Novak et al., 2020) allowing applications of NNGP/NTK models, with and without attention, to variable-length sequences, with an example on the IMDb reviews dataset.
• Abstract（参考訳）: 広範ニューラルネットワーク(NN)とガウス過程(GP)の関係に関する文献が増えている。 この等価性は例えば、MCMCや変動近似のないワイドベイズNNの挙動の正確な近似や、オプティマイザを実行せずに勾配降下によって最適化されたランダムに初期化されたワイドNNの分布の特徴付けを可能にする。 注意層を含むnnsにこれらの結果を厳密に拡張し、非ゲージ的行動を引き起こす単頭注意とは異なり、多頭注意アーキテクチャは頭数が無限になるにつれてgpsとして振る舞うことを示した。 さらに、位置エンコーディングと層正規化の効果について検討し、有限および無限幅のNNに対して改善をもたらすアテンション機構の修正を提案する。 我々は注意カーネルを実証的に評価し、トレーニング可能なカーネルや先進的なデータ前処理を伴わないGP用CIFAR-10における先行技術の改善につながった。 最後に、NNGP/NTKモデルの可変長シーケンスへの適用を可能にするNeural Tangentsライブラリ(Novak et al., 2020)の新機能を紹介し、IMDbレビューデータセットの例を挙げる。

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