論文の概要: State-Free Inference of State-Space Models: The Transfer Function Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06147v1
• Date: Fri, 10 May 2024 00:06:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 17:06:55.285162
• Title: State-Free Inference of State-Space Models: The Transfer Function Approach
• Title（参考訳）: 状態空間モデルの状態自由推論:伝達関数アプローチ
• Authors: Rom N. Parnichkun, Stefano Massaroli, Alessandro Moro, Jimmy T. H. Smith, Ramin Hasani, Mathias Lechner, Qi An, Christopher Ré, Hajime Asama, Stefano Ermon, Taiji Suzuki, Atsushi Yamashita, Michael Poli,
• Abstract要約: 状態のない推論では、状態サイズが大きくなると大きなメモリや計算コストは発生しない。 提案した周波数領域転送関数のパラメトリゼーション特性を用いてこれを実現する。 長い畳み込みハイエナベースライン上での言語モデリングにおける難易度の改善を報告した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 132.83348321603205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We approach designing a state-space model for deep learning applications through its dual representation, the transfer function, and uncover a highly efficient sequence parallel inference algorithm that is state-free: unlike other proposed algorithms, state-free inference does not incur any significant memory or computational cost with an increase in state size. We achieve this using properties of the proposed frequency domain transfer function parametrization, which enables direct computation of its corresponding convolutional kernel's spectrum via a single Fast Fourier Transform. Our experimental results across multiple sequence lengths and state sizes illustrates, on average, a 35% training speed improvement over S4 layers -- parametrized in time-domain -- on the Long Range Arena benchmark, while delivering state-of-the-art downstream performances over other attention-free approaches. Moreover, we report improved perplexity in language modeling over a long convolutional Hyena baseline, by simply introducing our transfer function parametrization. Our code is available at https://github.com/ruke1ire/RTF.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,その双対表現,転送関数,および高効率なシーケンス並列推論アルゴリズムにより,ディープラーニングアプリケーションのための状態空間モデルの設計にアプローチする。 提案した周波数領域転送関数パラメトリゼーションの特性を用いて、単一高速フーリエ変換を用いて、対応する畳み込みカーネルのスペクトルを直接計算できる。 複数のシーケンスの長さと状態サイズにまたがる実験結果から、Long Range Arenaベンチマークでは、S4層のトレーニング速度が平均35%向上し、他の注意を払わないアプローチよりも、最先端のダウンストリームのパフォーマンスを実現しています。 さらに,移動関数パラメトリゼーションを導入することで,長い畳み込みハイエナベースライン上での言語モデリングの難易度を改善することを報告した。 私たちのコードはhttps://github.com/ruke1ire/RTF.comで利用可能です。

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