論文の概要: Deep Tensor Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11091v3
• Date: Sun, 31 Aug 2025 04:19:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-03 14:24:51.928799
• Title: Deep Tensor Network
• Title（参考訳）: 深部テンソルネットワーク
• Authors: Yifan Zhang,
• Abstract要約: 我々は、テンソル代数の表現力とニューラルネットワーク設計を統一することで、注意を再構築する新しいアーキテクチャフレームワークであるDeep Networkを紹介する。 我々のアプローチは、従来のドット積の注意とその後の線形時間近似を超越して、高次統計依存を捉える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.910562011343009
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The quadratic complexity of dot-product attention introduced in Transformer remains a fundamental bottleneck impeding the progress of foundation models toward unbounded context lengths. Addressing this challenge, we introduce the Deep Tensor Network, a new architectural framework that fundamentally reformulates attention by unifying the expressive power of tensor algebra with neural network design. Our approach moves beyond both conventional dot-product attention and subsequent linear-time approximations to capture higher-order statistical dependencies. We introduce two core operators derived from this framework: \emph{Tensor Attention}, which models complex token-mixing via data-dependent polynomial kernels, and Tensor Interaction, a novel mechanism for adaptive channel-mixing. We demonstrate that these operators are powered by second-order summaries that entirely bypass the formation of $n \times n$ matrices, enabling a causality-preserving streaming implementation with $O(d^2)$ per-token updates and $O(d^2)$ state. This efficiency rivals that of modern State Space Models while retaining an attention-like formulation. The Deep Tensor Network thus provides a principled and powerful new class of building blocks for next-generation sequence models, bridging the gap between scalable computation and rich, expressive interaction modeling.
• Abstract（参考訳）: Transformerで導入されたドット積の注意の二次的複雑さは、基礎モデルの非有界文脈長への進行を妨げる基本的なボトルネックのままである。 この課題に対処するために、ニューラルネットワーク設計でテンソル代数の表現力を統合することにより、注意を根本的に再構築する新しいアーキテクチャフレームワークであるDeep Tensor Networkを導入する。 我々のアプローチは、従来のドット積の注意とその後の線形時間近似を超越して、高次統計依存を捉える。 データ依存型多項式カーネルによる複雑なトークン混合をモデル化する \emph{Tensor Attention} と、適応型チャネル混合の新しいメカニズムである Tensor Interaction という2つのコア演算子を紹介した。 これらの演算子は、$n \times n$ matricesの形成を完全に回避し、$O(d^2)$/token更新と$O(d^2)$状態の因果保存ストリーミング実装を可能にする2次サマリーによって駆動されることを示す。 この効率性は、注意のような定式化を維持しながら、現代のステートスペースモデルに匹敵する。 これにより、Deep Tensor Networkは、スケーラブルな計算とリッチで表現力豊かな相互作用モデリングのギャップを埋める、次世代のシーケンスモデルのための、原則的で強力なビルディングブロックのクラスを提供する。

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