論文の概要: Delayed Memory Unit: Modelling Temporal Dependency Through Delay Gate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14982v2
• Date: Sun, 10 Nov 2024 12:03:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:06:10.296760
• Title: Delayed Memory Unit: Modelling Temporal Dependency Through Delay Gate
• Title（参考訳）: 遅延メモリユニット:遅延ゲートによる時間依存性のモデル化
• Authors: Pengfei Sun, Jibin Wu, Malu Zhang, Paul Devos, Dick Botteldooren,
• Abstract要約: リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、時間的依存をモデル化する能力で広く認識されている。 本稿では、ゲートRNNのための新しい遅延メモリユニット(DMU)を提案する。 DMUは遅延線構造と遅延ゲートをバニラRNNに組み込み、時間的相互作用を高め、時間的信用割り当てを容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.4160685571157
• License:
• Abstract: Recurrent Neural Networks (RNNs) are widely recognized for their proficiency in modeling temporal dependencies, making them highly prevalent in sequential data processing applications. Nevertheless, vanilla RNNs are confronted with the well-known issue of gradient vanishing and exploding, posing a significant challenge for learning and establishing long-range dependencies. Additionally, gated RNNs tend to be over-parameterized, resulting in poor computational efficiency and network generalization. To address these challenges, this paper proposes a novel Delayed Memory Unit (DMU). The DMU incorporates a delay line structure along with delay gates into vanilla RNN, thereby enhancing temporal interaction and facilitating temporal credit assignment. Specifically, the DMU is designed to directly distribute the input information to the optimal time instant in the future, rather than aggregating and redistributing it over time through intricate network dynamics. Our proposed DMU demonstrates superior temporal modeling capabilities across a broad range of sequential modeling tasks, utilizing considerably fewer parameters than other state-of-the-art gated RNN models in applications such as speech recognition, radar gesture recognition, ECG waveform segmentation, and permuted sequential image classification.
• Abstract（参考訳）: リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、時間依存をモデル化する能力で広く認識されており、シーケンシャルなデータ処理アプリケーションで広く使われている。 それでも、バニラRNNは勾配の消滅と爆発というよく知られた問題に直面しており、長距離依存の学習と確立において大きな課題となっている。 さらに、ゲートRNNは過パラメータ化される傾向があり、計算効率の低下とネットワークの一般化をもたらす。 これらの課題に対処するため,本稿では,新しい遅延メモリユニット(DMU)を提案する。 DMUは遅延線構造と遅延ゲートをバニラRNNに組み込み、時間的相互作用を高め、時間的信用割り当てを容易にする。 具体的には、DMUは、複雑なネットワークダイナミクスを通じて、時間とともにそれを集約して再配布するのではなく、入力情報を将来最適な時刻に直接配布するように設計されている。 提案手法は,音声認識,レーダジェスチャー認識,ECG波形分割,順列画像分類などの応用において,最先端のRNNモデルよりもはるかに少ないパラメータを用いて,広範囲な逐次モデリングタスクにおいて優れた時間的モデリング能力を示す。

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