論文の概要: Approximation Rate of the Transformer Architecture for Sequence Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18475v2
• Date: Mon, 19 Feb 2024 03:38:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 06:44:25.615532
• Title: Approximation Rate of the Transformer Architecture for Sequence Modeling
• Title（参考訳）: シーケンスモデリングのためのトランスフォーマーアーキテクチャの近似率
• Authors: Haotian Jiang, Qianxiao Li
• Abstract要約: 非線型関係のクラスを考察し、トランスフォーマーのジャクソン型近似率推定を明示するために、複雑性尺度の新たな概念を同定する。 この速度はトランスフォーマーの構造特性を明らかにし、それが近似に最も適しているシーケンシャルな関係のタイプを示唆する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.461856598336464
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Transformer architecture is widely applied in sequence modeling applications, yet the theoretical understanding of its working principles remains limited. In this work, we investigate the approximation rate for single-layer Transformers with one head. We consider a class of non-linear relationships and identify a novel notion of complexity measures to establish an explicit Jackson-type approximation rate estimate for the Transformer. This rate reveals the structural properties of the Transformer and suggests the types of sequential relationships it is best suited for approximating. In particular, the results on approximation rates enable us to concretely analyze the differences between the Transformer and classical sequence modeling methods, such as recurrent neural networks.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーアーキテクチャはシーケンスモデリングアプリケーションで広く適用されているが、その動作原理の理論的理解は限られている。 本研究では,単層変圧器の1つのヘッドによる近似速度について検討する。 非線形関係のクラスを考察し,変圧器のジャクソン型近似率推定を明示するために,新しい複雑性測度の概念を同定する。 この速度は変圧器の構造特性を明らかにし、近似に最も適するシーケンシャルな関係のタイプを示唆する。 特に、近似レートの結果は、リカレントニューラルネットワークのような古典的シーケンスモデリング手法とトランスフォーマーの違いを具体的に分析することができる。

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