論文の概要: A Fully Tensorized Recurrent Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04196v3
• Date: Wed, 10 Nov 2021 18:54:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 11:30:44.502840
• Title: A Fully Tensorized Recurrent Neural Network
• Title（参考訳）: 完全テンソル化リカレントニューラルネットワーク
• Authors: Charles C. Onu, Jacob E. Miller, Doina Precup
• Abstract要約: 重み付けされたRNNアーキテクチャを導入し、各リカレントセル内の個別の重み付け行列を共同で符号化する。 このアプローチはモデルのサイズを数桁削減するが、通常のRNNと同等あるいは優れた性能を維持している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.50376453324581
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recurrent neural networks (RNNs) are powerful tools for sequential modeling, but typically require significant overparameterization and regularization to achieve optimal performance. This leads to difficulties in the deployment of large RNNs in resource-limited settings, while also introducing complications in hyperparameter selection and training. To address these issues, we introduce a "fully tensorized" RNN architecture which jointly encodes the separate weight matrices within each recurrent cell using a lightweight tensor-train (TT) factorization. This approach represents a novel form of weight sharing which reduces model size by several orders of magnitude, while still maintaining similar or better performance compared to standard RNNs. Experiments on image classification and speaker verification tasks demonstrate further benefits for reducing inference times and stabilizing model training and hyperparameter selection.
• Abstract（参考訳）: リカレントニューラルネットワーク(recurrent neural network, rnn)はシーケンシャルモデリングのための強力なツールだが、一般的に最適な性能を得るためには、かなりのオーバーパラメータと正規化を必要とする。 これにより、リソース制限された設定での大規模なRNNの展開が困難になると同時に、ハイパーパラメータの選択とトレーニングの複雑さも引き起こされる。 これらの問題に対処するために、軽量なテンソルトレイン(TT)係数化を用いて、各リカレントセル内の個別の重み行列を共同符号化する「完全にテンソル化」されたRNNアーキテクチャを導入する。 このアプローチは、モデルサイズを数桁削減し、標準のRNNと同等あるいは優れた性能を維持しながら、新しいウェイトシェアリングの形式を示している。 画像分類と話者検証タスクの実験は、推論時間を短縮し、モデルのトレーニングとハイパーパラメータの選択を安定化するさらなる利点を示す。

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