論文の概要: Recurrent Linear Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15719v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 10:51:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 19:08:14.094434
• Title: Recurrent Linear Transformers
• Title（参考訳）: リカレントリニアトランス
• Authors: Subhojeet Pramanik, Esraa Elelimy, Marlos C. Machado, Adam White
• Abstract要約: コンテクストに依存しない推論コストを提供するトランスフォーマー自己アテンション機構の代替を提案する。 上述した計算制限が変圧器の応用をほぼ不可能にしている強化学習問題に対する我々のアプローチを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.61539229796467
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The self-attention mechanism in the transformer architecture is capable of capturing long-range dependencies and it is the main reason behind its effectiveness in processing sequential data. Nevertheless, despite their success, transformers have two significant drawbacks that still limit their broader applicability: (1) In order to remember past information, the self-attention mechanism requires access to the whole history to be provided as context. (2) The inference cost in transformers is expensive. In this paper we introduce recurrent alternatives to the transformer self-attention mechanism that offer a context-independent inference cost, leverage long-range dependencies effectively, and perform well in practice. We evaluate our approaches in reinforcement learning problems where the aforementioned computational limitations make the application of transformers nearly infeasible. We quantify the impact of the different components of our architecture in a diagnostic environment and assess performance gains in 2D and 3D pixel-based partially-observable environments. When compared to a state-of-the-art architecture, GTrXL, inference in our approach is at least 40% cheaper while reducing memory use in more than 50%. Our approach either performs similarly or better than GTrXL, improving more than 37% upon GTrXL performance on harder tasks.
• Abstract（参考訳）: トランスアーキテクチャにおける自己保持機構は、長距離依存をキャプチャできるため、シーケンシャルデータ処理におけるその有効性の背後にある主な理由である。 しかし、トランスフォーマーの成功にもかかわらず、幅広い適用可能性を制限する2つの大きな欠点がある。(1)過去の情報を思い出すために、自己照査メカニズムは、コンテキストとして提供すべき履歴全体にアクセスする必要がある。 (2)変圧器の推論コストは高価である。 本稿では,文脈非依存な推論コストを提供し,長距離依存性を効果的に活用し,実際にうまく機能するトランスフォーマ自着機構の再帰的な代替手法を提案する。 上述した計算制限が変圧器の応用をほぼ不可能にしている強化学習問題に対する我々のアプローチを評価する。 診断環境におけるアーキテクチャの異なるコンポーネントの影響を定量化し、2dおよび3dピクセルベースの部分観測可能な環境でのパフォーマンス向上を評価する。 最先端アーキテクチャであるgtrxlと比較すると、このアプローチでの推論は少なくとも40%安価で、メモリ使用量を50%以上削減できる。 提案手法はGTrXLと同等かそれ以上に動作し,GTrXLの性能が37%以上向上する。

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