論文の概要: Length independent generalization bounds for deep SSM architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20278v2
• Date: Thu, 11 Jul 2024 07:55:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 22:37:59.522967
• Title: Length independent generalization bounds for deep SSM architectures
• Title（参考訳）: 深部SSMアーキテクチャに対する長さ独立一般化境界
• Authors: Dániel Rácz, Mihály Petreczky, Bálint Daróczy,
• Abstract要約: 長距離シーケンスでトレーニングされた多くの最先端モデルは、状態空間モデル(SSM)とニューラルネットワークを組み合わせたシーケンシャルブロックで構成されている。 我々は、安定したSSMブロックを持つこの種のアーキテクチャを保持でき、入力シーケンスの長さに依存しないPACバウンダリを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5530212768657544
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many state-of-the-art models trained on long-range sequences, for example S4, S5 or LRU, are made of sequential blocks combining State-Space Models (SSMs) with neural networks. In this paper we provide a PAC bound that holds for these kind of architectures with stable SSM blocks and does not depend on the length of the input sequence. Imposing stability of the SSM blocks is a standard practice in the literature, and it is known to help performance. Our results provide a theoretical justification for the use of stable SSM blocks as the proposed PAC bound decreases as the degree of stability of the SSM blocks increases.
• Abstract（参考訳）: 長距離シーケンスでトレーニングされた多くの最先端モデル(S4、S5、LRU)は、ステートスペースモデル(SSM)とニューラルネットワークを組み合わせたシーケンシャルブロックで構成されている。 本稿では,安定なSSMブロックを持つアーキテクチャにおいて,入力シーケンスの長さに依存しないPACバウンダリを提案する。 SSMブロックの安定性を損なうことは、文学における標準的な慣行であり、パフォーマンスを補助することが知られている。 提案手法は,SSMブロックの安定性が増大するにつれてPAC境界が減少するにつれて,安定なSSMブロックの使用を理論的に正当化するものである。

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