論文の概要: The impact of memory on learning sequence-to-sequence tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14683v2
- Date: Thu, 14 Dec 2023 15:42:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-16 05:42:58.380494
- Title: The impact of memory on learning sequence-to-sequence tasks
- Title（参考訳）: 逐次学習課題における記憶の影響
- Authors: Alireza Seif, Sarah A.M. Loos, Gennaro Tucci, \'Edgar Rold\'an,
Sebastian Goldt
- Abstract要約: 自然言語処理におけるニューラルネットワークの最近の成功は、シーケンシャル・ツー・シーケンス(seq2seq)タスクに新たな注目を集めている。
本稿では,シークエンスにおけるメモリの次数,すなわち非マルコビアン性に対する明示的な制御の利点を生かしたSeq2seqタスクのモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.603326895384289
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The recent success of neural networks in natural language processing has
drawn renewed attention to learning sequence-to-sequence (seq2seq) tasks. While
there exists a rich literature that studies classification and regression tasks
using solvable models of neural networks, seq2seq tasks have not yet been
studied from this perspective. Here, we propose a simple model for a seq2seq
task that has the advantage of providing explicit control over the degree of
memory, or non-Markovianity, in the sequences -- the stochastic
switching-Ornstein-Uhlenbeck (SSOU) model. We introduce a measure of
non-Markovianity to quantify the amount of memory in the sequences. For a
minimal auto-regressive (AR) learning model trained on this task, we identify
two learning regimes corresponding to distinct phases in the stationary state
of the SSOU process. These phases emerge from the interplay between two
different time scales that govern the sequence statistics. Moreover, we observe
that while increasing the integration window of the AR model always improves
performance, albeit with diminishing returns, increasing the non-Markovianity
of the input sequences can improve or degrade its performance. Finally, we
perform experiments with recurrent and convolutional neural networks that show
that our observations carry over to more complicated neural network
architectures.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理におけるニューラルネットワークの最近の成功は、seq2seq(learning sequence-to-sequence)タスクに新たな注目を集めている。
ニューラルネットワークの可解モデルを用いて分類と回帰タスクを研究する豊富な文献があるが、seq2seqタスクはこの観点からはまだ研究されていない。
本稿では,ssou(stochastic switching-ornstein-uhlenbeck)モデルを用いて,シーケンス内のメモリ量や非マルコフ性に対する明示的な制御を提供するという利点を持つseq2seqタスクのための単純なモデルを提案する。
シーケンス中のメモリ量を定量化するために,非マルコビアン性の尺度を導入する。
このタスクで訓練された最小の自己回帰学習モデルに対して、SSOUプロセスの定常状態の異なる位相に対応する2つの学習体制を同定する。
これらの位相は、シーケンス統計を管理する2つの異なる時間スケール間の相互作用から生じる。
さらに,ARモデルの統合ウィンドウの増大が常に性能を向上する一方で,リターンが低下する一方,入力シーケンスの非マルコビアン性は向上または低下する可能性があることを観察した。
最後に,繰り返しおよび畳み込みニューラルネットワークを用いて実験を行い,我々の観測がより複雑なニューラルネットワークアーキテクチャに引き継がれることを示す。
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