論文の概要: Token Turing Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09119v2
• Date: Thu, 13 Apr 2023 15:23:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 17:14:21.323578
• Title: Token Turing Machines
• Title（参考訳）: トークンチューリング機
• Authors: Michael S. Ryoo, Keerthana Gopalakrishnan, Kumara Kahatapitiya, Ted Xiao, Kanishka Rao, Austin Stone, Yao Lu, Julian Ibarz, Anurag Arnab
• Abstract要約: Token Turing Machines (TTM) はシーケンシャルな自己回帰型トランスフォーマーモデルである。 我々のモデルは、セミナルなニューラルチューリングマシンにインスパイアされ、以前の履歴を要約するトークンの集合からなる外部メモリを持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.22971546637947
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose Token Turing Machines (TTM), a sequential, autoregressive Transformer model with memory for real-world sequential visual understanding. Our model is inspired by the seminal Neural Turing Machine, and has an external memory consisting of a set of tokens which summarise the previous history (i.e., frames). This memory is efficiently addressed, read and written using a Transformer as the processing unit/controller at each step. The model's memory module ensures that a new observation will only be processed with the contents of the memory (and not the entire history), meaning that it can efficiently process long sequences with a bounded computational cost at each step. We show that TTM outperforms other alternatives, such as other Transformer models designed for long sequences and recurrent neural networks, on two real-world sequential visual understanding tasks: online temporal activity detection from videos and vision-based robot action policy learning. Code is publicly available at: https://github.com/google-research/scenic/tree/main/scenic/projects/token_turing
• Abstract（参考訳）: 本稿では,実世界のシーケンシャル視覚理解のためのメモリを有する逐次的自己回帰トランスフォーマーモデルであるtoken turing machines (ttm)を提案する。 私たちのモデルは、セナルニューラルチューリングマシンにインスパイアされ、前の履歴(つまりフレーム)を要約したトークンセットからなる外部メモリを持っています。 このメモリは、各ステップで処理ユニット/コントローラとしてTransformerを使用して、効率よくアドレス化され、読み書きされる。 モデルのメモリモジュールは、新しい観測がメモリの内容(履歴全体ではなく)でのみ処理されることを保証する。 TTMは、ビデオからのオンラインの時間的活動検出とビジョンベースのロボット行動ポリシー学習という、2つの現実の逐次的視覚理解タスクにおいて、長いシーケンスや繰り返しニューラルネットワーク用に設計された他のTransformerモデルよりも優れていることを示す。 コードは、https://github.com/google-research/scenic/tree/main/scenic/projects/token_turingで公開されている。

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