論文の概要: Return of the RNN: Residual Recurrent Networks for Invertible Sentence Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13570v1
• Date: Thu, 23 Mar 2023 15:59:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 16:57:16.168144
• Title: Return of the RNN: Residual Recurrent Networks for Invertible Sentence Embeddings
• Title（参考訳）: RNNの復帰: 可逆文埋め込みのための残差リカレントネットワーク
• Authors: Jeremy Wilkerson
• Abstract要約: 本研究では、教師なし符号化タスクで訓練された残効再帰ネットワークを用いて、非可逆文埋め込みのための新しいモデルを提案する。 ニューラルネットワーク翻訳モデルに共通する確率的出力ではなく、回帰に基づく出力層を用いて入力シーケンスのワードベクトルを再構成する。 RNNはLSTMや2次最適化法などのメモリユニットを必要とすることを考えると、このモデルはADAMによる高精度かつ高速なトレーニングを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study presents a novel model for invertible sentence embeddings using a residual recurrent network trained on an unsupervised encoding task. Rather than the probabilistic outputs common to neural machine translation models, our approach employs a regression-based output layer to reconstruct the input sequence's word vectors. The model achieves high accuracy and fast training with the ADAM optimizer, a significant finding given that RNNs typically require memory units, such as LSTMs, or second-order optimization methods. We incorporate residual connections and introduce a "match drop" technique, where gradients are calculated only for incorrect words. Our approach demonstrates potential for various natural language processing applications, particularly in neural network-based systems that require high-quality sentence embeddings.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,教師なし符号化タスクで訓練された残差再帰ネットワークを用いた逆行文埋め込みの新しいモデルを提案する。 ニューラルネットワーク翻訳モデルに共通する確率的出力ではなく、回帰に基づく出力層を用いて入力シーケンスのワードベクトルを再構成する。 このモデルはADAMオプティマイザによる高精度かつ高速なトレーニングを実現しており、LSTMや2階最適化などのメモリユニットを必要とすることが大きな発見である。 残差接続を導入し,不正確な単語に対してのみ勾配を計算する「マッチドロップ」手法を導入する。 提案手法は,高品質な文埋め込みを必要とするニューラルネットワークシステムにおいて,自然言語処理への応用の可能性を示す。

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