Fugu-MT 論文翻訳(概要): Considerations about temporal rescaling, discretization, and linearization of RNNs

論文の概要: Considerations about temporal rescaling, discretization, and linearization of RNNs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15974v1
Date: Tue, 26 Dec 2023 10:00:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-27 15:19:13.451951
Title: Considerations about temporal rescaling, discretization, and linearization of RNNs
Title（参考訳）: RNNの時間的再スケーリング、離散化、線形化に関する考察
Authors: Mariano Caruso and Cecilia Jarne
Abstract要約: 本稿では、リカレントニューラルネットワーク(RNN)の数学的基礎と、時間的再スケーリング、離散化、線形化の3つの基本的な手順について考察する。これらの技術は、RNNの振る舞いを特徴づける重要なツールを提供し、時間的ダイナミクス、実用的な計算実装、解析のための線形近似の洞察を可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We explore the mathematical foundations of Recurrent Neural Networks (RNNs) and three fundamental procedures: temporal rescaling, discretization, and linearization. These techniques provide essential tools for characterizing RNN behaviour, enabling insights into temporal dynamics, practical computational implementation, and linear approximations for analysis. We discuss the flexible order of application of these procedures, emphasizing their significance in modelling and analyzing RNNs for computational neuroscience and machine learning applications. We explicitly describe here under what conditions these procedures can be interchangeable.
Abstract（参考訳）: 本稿では,リカレントニューラルネットワーク(rnn)の数学的基礎と,時間的再スケーリング,離散化,線形化という3つの基本的な手順について検討する。これらの技術は、RNNの振る舞いを特徴づける重要なツールを提供し、時間的ダイナミクス、実用的な計算実装、解析のための線形近似の洞察を可能にする。本稿では,これらの手法の適用の柔軟な順序について論じ,計算神経科学および機械学習応用におけるRNNのモデル化と解析の意義を強調した。これらの手順がどのような条件で交換可能かを、ここで明確に記述する。

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