Fugu-MT 論文翻訳(概要): Memoria: Resolving Fateful Forgetting Problem through Human-Inspired Memory Architecture

論文の概要: Memoria: Resolving Fateful Forgetting Problem through Human-Inspired Memory Architecture

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03052v2
Date: Sat, 3 Feb 2024 16:52:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-07 04:56:07.940305
Title: Memoria: Resolving Fateful Forgetting Problem through Human-Inspired Memory Architecture
Title（参考訳）: Memoria: ヒューマンインスパイアされたメモリアーキテクチャによる偽造問題の解決
Authors: Sangjun Park and JinYeong Bak
Abstract要約: Memoriaは人工ニューラルネットワークのためのメモリシステムで、人間からインスピレーションを得ている。従来の手法を超越したソートや言語モデリングといったタスクにおいて,メモリの有効性を実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.012710335689297
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Transformer-based models still face the structural limitation of fixed context length in processing long sequence input despite their effectiveness in various fields. While various external memory techniques were introduced, most previous techniques fail to avoid fateful forgetting, where even the most important memories are inevitably forgotten after a sufficient number of time steps. We designed Memoria, a memory system for artificial neural networks, drawing inspiration from humans and applying various neuroscientific and psychological theories related to memory. Experimentally, we demonstrated the effectiveness of Memoria in tasks such as sorting and language modeling, surpassing conventional techniques.
Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースのモデルは、様々な分野での有効性にもかかわらず、長いシーケンス入力を処理する際に、固定コンテキスト長の構造的制限に直面している。様々な外部メモリ技術が導入されたが、ほとんどの以前の技術では、重要なメモリでさえ十分な時間ステップの後に必然的に忘れ去られてしまう運命の忘れが避けられていない。人工ニューラルネットワークのための記憶システムであるmemoriaを設計し,人間からインスピレーションを得て,記憶に関する様々な神経科学的・心理学的理論を適用した。実験では,従来の手法を上回って,ソートや言語モデリングなどのタスクにおける記憶の有効性を実証した。

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