論文の概要: StableSSM: Alleviating the Curse of Memory in State-space Models through Stable Reparameterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14495v3
• Date: Thu, 16 May 2024 22:23:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-20 20:23:25.399590
• Title: StableSSM: Alleviating the Curse of Memory in State-space Models through Stable Reparameterization
• Title（参考訳）: StableSSM: 安定再パラメータ化による状態空間モデルのメモリ曲線の緩和
• Authors: Shida Wang, Qianxiao Li,
• Abstract要約: 再パラメータ化のない状態空間モデルは従来のRNNと同様のメモリ制限を示す。 本分析では, 安定境界に収束するリカレント重みの結果として, この「記憶の帰結」を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.707050104493218
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we investigate the long-term memory learning capabilities of state-space models (SSMs) from the perspective of parameterization. We prove that state-space models without any reparameterization exhibit a memory limitation similar to that of traditional RNNs: the target relationships that can be stably approximated by state-space models must have an exponential decaying memory. Our analysis identifies this "curse of memory" as a result of the recurrent weights converging to a stability boundary, suggesting that a reparameterization technique can be effective. To this end, we introduce a class of reparameterization techniques for SSMs that effectively lift its memory limitations. Besides improving approximation capabilities, we further illustrate that a principled choice of reparameterization scheme can also enhance optimization stability. We validate our findings using synthetic datasets, language models and image classifications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,パラメータ化の観点から,状態空間モデル(SSM)の長期記憶学習能力について検討する。 状態空間モデルによって安定に近似できる対象関係は指数的に減衰するメモリを持つ必要がある。 本分析では, 安定境界に収束するリカレント重みの結果として, この「記憶の曲線」を同定し, 再パラメータ化技術が有効であることを示す。 そこで本稿では,SSMのメモリ制限を効果的に解消する手法について紹介する。 近似能力の向上に加えて,再パラメータ化方式の原理的選択により最適化安定性が向上することを示す。 本研究は,合成データセット,言語モデル,画像分類を用いて検証する。

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