論文の概要: Precision, Stability, and Generalization: A Comprehensive Assessment of RNNs learnability capability for Classifying Counter and Dyck Languages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03118v1
- Date: Fri, 4 Oct 2024 03:22:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-03 03:46:34.525995
- Title: Precision, Stability, and Generalization: A Comprehensive Assessment of RNNs learnability capability for Classifying Counter and Dyck Languages
- Title（参考訳）: 精度、安定性、一般化:カウンター言語とダイク言語を分類するためのRNN学習能力の総合評価
- Authors: Neisarg Dave, Daniel Kifer, Lee Giles, Ankur Mali,
- Abstract要約: 本研究では,構造化形式言語におけるリカレントニューラルネットワーク(RNN)の学習可能性について検討する。
伝統的に、1次(LSTM)と2次(O2RNN)のRNNは、これらのタスクに有効であると考えられてきた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.400009043451046
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study investigates the learnability of Recurrent Neural Networks (RNNs) in classifying structured formal languages, focusing on counter and Dyck languages. Traditionally, both first-order (LSTM) and second-order (O2RNN) RNNs have been considered effective for such tasks, primarily based on their theoretical expressiveness within the Chomsky hierarchy. However, our research challenges this notion by demonstrating that RNNs primarily operate as state machines, where their linguistic capabilities are heavily influenced by the precision of their embeddings and the strategies used for sampling negative examples. Our experiments revealed that performance declines significantly as the structural similarity between positive and negative examples increases. Remarkably, even a basic single-layer classifier using RNN embeddings performed better than chance. To evaluate generalization, we trained models on strings up to a length of 40 and tested them on strings from lengths 41 to 500, using 10 unique seeds to ensure statistical robustness. Stability comparisons between LSTM and O2RNN models showed that O2RNNs generally offer greater stability across various scenarios. We further explore the impact of different initialization strategies revealing that our hypothesis is consistent with various RNNs. Overall, this research questions established beliefs about RNNs' computational capabilities, highlighting the importance of data structure and sampling techniques in assessing neural networks' potential for language classification tasks. It emphasizes that stronger constraints on expressivity are crucial for understanding true learnability, as mere expressivity does not capture the essence of learning.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,リカレントニューラルネットワーク(RNN)の構造化形式言語分類における学習可能性について検討し,カウンター言語とダイク言語に着目した。
伝統的に、一階述語(LSTM)と二階述語(O2RNN)の両方のRNNは、主にチョムスキー階層内の理論的表現性に基づいて、そのようなタスクに有効であると考えられてきた。
しかし、我々の研究は、RNNが主にステートマシンとして機能し、その言語能力は、その埋め込みの正確さと、ネガティブな例をサンプリングする戦略に大きく影響されていることを示すことで、この概念に挑戦する。
実験の結果, 正例と負例との構造的類似性が増加するにつれて, 性能が著しく低下することがわかった。
興味深いことに、RNN埋め込みを用いた基本的な単層分類器でさえ、偶然よりも優れた性能を示した。
一般化を評価するため,40本までの弦のモデルを訓練し,41本から500本までの弦の試験を行った。
LSTMモデルとO2RNNモデルの安定性の比較により、O2RNNは一般に様々なシナリオでより安定した安定性を提供することが示された。
さらに、我々の仮説が様々なRNNと一致していることを明らかにするために、異なる初期化戦略の影響について検討する。
全体として、この研究はRNNの計算能力に関する信念を確立し、言語分類タスクに対するニューラルネットワークの可能性を評価する上で、データ構造とサンプリング技術の重要性を強調した。
表現性に対する強い制約は、単なる表現性が学習の本質を捉えないため、真の学習可能性を理解するために不可欠である、と氏は強調する。
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