論文の概要: Exploring Learnability in Memory-Augmented Recurrent Neural Networks: Precision, Stability, and Empirical Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03154v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 05:29:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-03 03:24:16.262015
• Title: Exploring Learnability in Memory-Augmented Recurrent Neural Networks: Precision, Stability, and Empirical Insights
• Title（参考訳）: メモリ拡張リカレントニューラルネットワークにおける学習可能性の探索:精度,安定性,経験的考察
• Authors: Shrabon Das, Ankur Mali,
• Abstract要約: 本研究では,Pushdown Automataと理論的に等価であるメモリレスおよびメモリ拡張RNNの学習可能性について検討する。 完全にトレーニングされたコンポーネントフリーズモデルの実験では、メモリコンポーネントの凍結によりパフォーマンスが大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1485350418225244
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study explores the learnability of memory-less and memory-augmented RNNs, which are theoretically equivalent to Pushdown Automata. Empirical results show that these models often fail to generalize on longer sequences, relying more on precision than mastering symbolic grammar. Experiments on fully trained and component-frozen models reveal that freezing the memory component significantly improves performance, achieving state-of-the-art results on the Penn Treebank dataset (test perplexity reduced from 123.5 to 120.5). Models with frozen memory retained up to 90% of initial performance on longer sequences, compared to a 60% drop in standard models. Theoretical analysis suggests that freezing memory stabilizes temporal dependencies, leading to robust convergence. These findings stress the need for stable memory designs and long-sequence evaluations to understand RNNs true learnability limits.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Pushdown Automataと理論的に等価であるメモリレスおよびメモリ拡張RNNの学習可能性について検討する。 経験的な結果から、これらのモデルは記号文法を習得するよりも精度に頼って、長い列の一般化に失敗することが多い。 完全トレーニングおよびコンポーネント凍結モデルの実験により、メモリコンポーネントの凍結はパフォーマンスを著しく向上し、Penn Treebankデータセット(テストパープレキシティを123.5から120.5に削減した)で最先端の結果が得られた。 凍結メモリを持つモデルでは、通常のモデルでは60%減少するのに対して、より長いシーケンスで初期性能の90%を保った。 理論的解析は、凍結記憶が時間的依存を安定化させ、堅牢な収束をもたらすことを示唆している。 これらの知見は、RNNの真の学習可能性限界を理解するために、安定したメモリ設計と長いシーケンス評価の必要性を強調している。

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