論文の概要: Adaptive-saturated RNN: Remember more with less instability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11790v1
• Date: Mon, 24 Apr 2023 02:28:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 16:16:02.953129
• Title: Adaptive-saturated RNN: Remember more with less instability
• Title（参考訳）: アダプティブ飽和rnn: 不安定さの少ないもっと思い出す
• Authors: Khoi Minh Nguyen-Duy, Quang Pham, Binh T. Nguyen
• Abstract要約: 本研究では,2つのアプローチ間の飽和度を動的に調整する適応飽和RNN(asRNN)を提案する。 我々の実験は、いくつかの強力な競合相手と比較して、挑戦的なシーケンス学習ベンチマークにおけるasRNNの結果を奨励することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.191505742658975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Orthogonal parameterization is a compelling solution to the vanishing gradient problem (VGP) in recurrent neural networks (RNNs). With orthogonal parameters and non-saturated activation functions, gradients in such models are constrained to unit norms. On the other hand, although the traditional vanilla RNNs are seen to have higher memory capacity, they suffer from the VGP and perform badly in many applications. This work proposes Adaptive-Saturated RNNs (asRNN), a variant that dynamically adjusts its saturation level between the two mentioned approaches. Consequently, asRNN enjoys both the capacity of a vanilla RNN and the training stability of orthogonal RNNs. Our experiments show encouraging results of asRNN on challenging sequence learning benchmarks compared to several strong competitors. The research code is accessible at https://github.com/ndminhkhoi46/asRNN/.
• Abstract（参考訳）: 直交パラメータ化は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)における消滅勾配問題(VGP)に対する説得力のある解である。 直交パラメータと非飽和活性化関数により、そのようなモデルの勾配は単位ノルムに制約される。 一方、従来のバニラRNNはメモリ容量が高いが、VGPに悩まされ、多くのアプリケーションで性能が悪くなっている。 本稿では,2つのアプローチ間の飽和度を動的に調整する適応飽和RNN(asRNN)を提案する。 その結果、asRNNはバニラRNNの能力と直交RNNの訓練安定性の両方を享受している。 我々の実験は、いくつかの強力な競合相手と比較して、挑戦的なシーケンス学習ベンチマークにおけるasRNNの結果を奨励することを示した。 研究コードはhttps://github.com/ndminhkhoi46/asrnn/からアクセスできる。

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