論文の概要: Evolutionary Neural Architecture Search for Transformer in Knowledge Tracing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01180v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 13:19:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 21:53:06.422635
• Title: Evolutionary Neural Architecture Search for Transformer in Knowledge Tracing
• Title（参考訳）: ナレッジトレースにおけるトランスフォーマーの進化的ニューラルアーキテクチャ探索
• Authors: Shangshang Yang, Xiaoshan Yu, Ye Tian, Xueming Yan, Haiping Ma, and Xingyi Zhang
• Abstract要約: 本稿では,入力特徴選択を自動化する進化的ニューラルアーキテクチャ探索手法を提案し,ローカル・グローバル・コンテキスト・モデリングのバランシングを実現するためにどの操作を適用すべきかを自動決定する。 2つの最大かつ最も困難な教育データセットの実験結果は、提案手法によって発見されたアーキテクチャの有効性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.779571123401185
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge tracing (KT) aims to trace students' knowledge states by predicting whether students answer correctly on exercises. Despite the excellent performance of existing Transformer-based KT approaches, they are criticized for the manually selected input features for fusion and the defect of single global context modelling to directly capture students' forgetting behavior in KT, when the related records are distant from the current record in terms of time. To address the issues, this paper first considers adding convolution operations to the Transformer to enhance its local context modelling ability used for students' forgetting behavior, then proposes an evolutionary neural architecture search approach to automate the input feature selection and automatically determine where to apply which operation for achieving the balancing of the local/global context modelling. In the search space, the original global path containing the attention module in Transformer is replaced with the sum of a global path and a local path that could contain different convolutions, and the selection of input features is also considered. To search the best architecture, we employ an effective evolutionary algorithm to explore the search space and also suggest a search space reduction strategy to accelerate the convergence of the algorithm. Experimental results on the two largest and most challenging education datasets demonstrate the effectiveness of the architecture found by the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 知識追跡(KT)は、学生が演習で正しく答えるかどうかを予測することによって、学生の知識状態を追跡することを目的としている。 既存の Transformer ベースの KT アプローチの優れた性能にもかかわらず,統合のための手作業で選択した入力機能と,KT における学生の忘れ行動を直接キャプチャする単一グローバルコンテキストモデリングの欠陥は,関連レコードが現在の記録から遠い場合の問題点として批判されている。 そこで本稿では,まず,生徒の忘れ行動に使用する局所的コンテキストモデリング能力を高めるために,変換器に畳み込み操作を追加することを検討するとともに,入力特徴選択を自動化する進化的ニューラルネットワーク探索手法を提案し,局所的コンテキストモデリングのバランスを達成するためにどの操作を適用すべきかを自動決定する。 探索空間では、変換器にアテンションモジュールを含む元のグローバルパスを、異なる畳み込みを含むグローバルパスと局所パスの和に置き換え、入力特徴の選択も考慮される。 最適なアーキテクチャを探索するために,効率的な進化的アルゴリズムを用いて探索空間を探索し,アルゴリズムの収束を加速するための探索空間削減戦略を提案する。 2つの最大かつ最も困難な教育データセットの実験結果は、提案手法によって発見されたアーキテクチャの有効性を示す。

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