論文の概要: Emergent mechanisms for long timescales depend on training curriculum and affect performance in memory tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12927v3
- Date: Wed, 30 Oct 2024 17:55:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-31 14:23:31.988510
- Title: Emergent mechanisms for long timescales depend on training curriculum and affect performance in memory tasks
- Title（参考訳）: 長期学習のための創発的メカニズムは訓練カリキュラムに依存し、記憶タスクのパフォーマンスに影響を及ぼす
- Authors: Sina Khajehabdollahi, Roxana Zeraati, Emmanouil Giannakakis, Tim Jakob Schäfer, Georg Martius, Anna Levina,
- Abstract要約: 私たちはRNNに$N$-parityと$N$-delayed Match-to-sampleタスクの解決を依頼します。
どちらのタスクにおいても、RNNはより長い時間スケールでN$を増大させるが、学習目標によって異なるメカニズムを使用する。
この結果から,タスク要求に対する時間スケールの適用により,より複雑な目標の学習が可能になり,RNNの性能が向上することが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.30606914795971
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- Abstract: Recurrent neural networks (RNNs) in the brain and in silico excel at solving tasks with intricate temporal dependencies. Long timescales required for solving such tasks can arise from properties of individual neurons (single-neuron timescale, $\tau$, e.g., membrane time constant in biological neurons) or recurrent interactions among them (network-mediated timescale). However, the contribution of each mechanism for optimally solving memory-dependent tasks remains poorly understood. Here, we train RNNs to solve $N$-parity and $N$-delayed match-to-sample tasks with increasing memory requirements controlled by $N$ by simultaneously optimizing recurrent weights and $\tau$s. We find that for both tasks RNNs develop longer timescales with increasing $N$, but depending on the learning objective, they use different mechanisms. Two distinct curricula define learning objectives: sequential learning of a single-$N$ (single-head) or simultaneous learning of multiple $N$s (multi-head). Single-head networks increase their $\tau$ with $N$ and are able to solve tasks for large $N$, but they suffer from catastrophic forgetting. However, multi-head networks, which are explicitly required to hold multiple concurrent memories, keep $\tau$ constant and develop longer timescales through recurrent connectivity. Moreover, we show that the multi-head curriculum increases training speed and network stability to ablations and perturbations, and allows RNNs to generalize better to tasks beyond their training regime. This curriculum also significantly improves training GRUs and LSTMs for large-$N$ tasks. Our results suggest that adapting timescales to task requirements via recurrent interactions allows learning more complex objectives and improves the RNN's performance.
- Abstract（参考訳）: 脳内のリカレントニューラルネットワーク(RNN)とサイリコ内のリカレントニューラルネットワークは、複雑な時間依存性を持つタスクの解決に優れています。
このような課題を解決するのに必要な長い時間スケールは、個々のニューロンの特性(単一ニューロンの時間スケール、$\tau$, eg, 生体ニューロンの膜時間定数)や、それらの間の反復的な相互作用(ネットワーク経由の時間スケール)から生じる。
しかし、メモリ依存タスクを最適に解くための各メカニズムの貢献は、いまだに理解されていない。
ここでは、繰り返し重みと$\tau$sを同時に最適化することにより、$N$で制御されるメモリ要求を増大させることで、$N$-parityと$N$-delayed Match-to-sampleタスクを解決するようにRNNを訓練する。
どちらのタスクにおいても、RNNはより長い時間スケールでN$を増大させるが、学習目標によって異なるメカニズムを使用する。
2つの異なるカリキュラムは学習目標を定義する: 単一のN$(シングルヘッド)の逐次学習または複数のN$(マルチヘッド)の同時学習。
シングルヘッドネットワークは$\tau$を$N$で増加させ、大きな$N$のタスクを解決できるが、それらは破滅的な忘れ込みに悩まされている。
しかし、複数の同時メモリを明示的に保持するために要求されるマルチヘッドネットワークは、$\tau$を一定に保ち、繰り返し接続を通じてより長い時間スケールを開発する。
さらに,マルチヘッドカリキュラムは,トレーニング速度とネットワーク安定性を向上し,緩和や摂動に寄与し,RNNがトレーニング体制を超えたタスクにもっと一般化できることを示す。
このカリキュラムは、大規模なN$タスクのためのGRUとLSTMのトレーニングも大幅に改善する。
この結果から,タスク要求に対する時間スケールの適用により,より複雑な目標の学習が可能になり,RNNの性能が向上することが示唆された。
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