論文の概要: Reservoir Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15045v1
• Date: Wed, 30 Dec 2020 05:20:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-18 06:01:55.599312
• Title: Reservoir Transformer
• Title（参考訳）: 貯水器変圧器
• Authors: Sheng Shen, Alexei Baevski, Ari S. Morcos, Kurt Keutzer, Michael Auli, Douwe Kiela
• Abstract要約: 機械学習における古き良きアイデアに触発され、通常のトランスフォーマー層と交差する非線形の「保存層」を探究した。 様々な機械翻訳や(マッシュアップされた)言語モデリングタスクにおいて、コンバージェンスまでのウォールクロック計算時間の改善と全体的なパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.28052130103345
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We demonstrate that transformers obtain impressive performance even when some of the layers are randomly initialized and never updated. Inspired by old and well-established ideas in machine learning, we explore a variety of non-linear "reservoir" layers interspersed with regular transformer layers, and show improvements in wall-clock compute time until convergence, as well as overall performance, on various machine translation and (masked) language modelling tasks.
• Abstract（参考訳）: いくつかの層がランダムに初期化され、更新されない場合でも、トランスフォーマは印象的なパフォーマンスを得る。 機械学習における古き良きアイデアに着想を得て,正規トランスフォーマー層と相互に分散した非線形の「保存」層を探索し,様々な機械翻訳と(マスク)言語モデリングタスクにおいて,収束までの壁時計計算時間の改善と全体的な性能を示す。

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