論文の概要: Exploring Flip Flop memories and beyond: training recurrent neural networks with key insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07858v4
• Date: Sat, 29 Jul 2023 10:39:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 01:22:48.187938
• Title: Exploring Flip Flop memories and beyond: training recurrent neural networks with key insights
• Title（参考訳）: flip flop memory and beyond: 鍵となる洞察によるリカレントニューラルネットワークのトレーニング
• Authors: Cecilia Jarne
• Abstract要約: 本研究では,時間処理タスク,特に3ビットフリップフロップメモリの実装について検討する。 得られたネットワークは、可視化および分析ツールの配列によって支援され、ダイナミックスを解明するために慎重に分析される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training neural networks to perform different tasks is relevant across various disciplines. In particular, Recurrent Neural Networks (RNNs) are of great interest in Computational Neuroscience. Open-source frameworks dedicated to Machine Learning, such as Tensorflow and Keras have produced significant changes in the development of technologies that we currently use. This work aims to make a significant contribution by comprehensively investigating and describing the implementation of a temporal processing task, specifically a 3-bit Flip Flop memory. We delve into the entire modelling process, encompassing equations, task parametrization, and software development. The obtained networks are meticulously analyzed to elucidate dynamics, aided by an array of visualization and analysis tools. Moreover, the provided code is versatile enough to facilitate the modelling of diverse tasks and systems. Furthermore, we present how memory states can be efficiently stored in the vertices of a cube in the dimensionally reduced space, supplementing previous results with a distinct approach.
• Abstract（参考訳）: 異なるタスクを実行するためにニューラルネットワークをトレーニングすることは、さまざまな分野にまたがる。 特に、リカレントニューラルネットワーク(RNN)は計算神経科学に大きな関心を持っている。 TensorflowやKerasといった機械学習専用のオープンソースフレームワークは、私たちが現在使用している技術の発展に大きな変化をもたらしています。 この研究は、時間処理タスク、特に3ビットフリップフロップメモリの実装を包括的に調査し記述することで、大きな貢献をすることを目的としている。 私たちは、方程式、タスクパラメトリゼーション、ソフトウェア開発を含むモデリングプロセス全体を調べます。 得られたネットワークは、可視化および分析ツールの配列によって支援され、ダイナミックスを解明するために慎重に分析される。 さらに、提供されるコードは多様なタスクやシステムのモデリングを容易にするのに十分な汎用性がある。 さらに, メモリ状態を次元的に低減された空間内の立方体の頂点に効率よく保存し, 以前の結果を異なるアプローチで補う方法を提案する。

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