論文の概要: DiffuRNN: Harnessing Diffusion Processes for Global Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12381v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 23:40:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:06:29.768939
• Title: DiffuRNN: Harnessing Diffusion Processes for Global Interactions
• Title（参考訳）: DiffuRNN:グローバルインタラクションのための拡散プロセスのハーネス化
• Authors: Jacob Fein-Ashley,
• Abstract要約: 逐次データ処理を統一拡散プロセスとして再解釈する新しいアーキテクチャであるDiffuRNNを提案する。 本モデルでは,適応拡散モジュールと局所的な非線形更新と拡散に着想を得た注意機構を統合した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Diffusion kernels capture global dependencies. We present DiffuRNN, a novel architecture that reinterprets sequential data processing as a unified diffusion process. Our model integrates adaptive diffusion modules with localized nonlinear updates and a diffusion-inspired attention mechanism. This design enables efficient global information propagation while preserving fine-grained temporal details. DiffuRNN overcomes the limitations of conventional recurrent and transformer models by allowing full parallelization across time steps and supporting robust multi-scale temporal representations. Experiments on benchmark sequence modeling tasks demonstrate that DiffuRNN delivers superior performance and scalability, setting a new standard for global interaction in sequential data.
• Abstract（参考訳）: 拡散カーネルはグローバルな依存関係をキャプチャする。 逐次データ処理を統一拡散プロセスとして再解釈する新しいアーキテクチャであるDiffuRNNを提案する。 本モデルでは,適応拡散モジュールと局所的な非線形更新と拡散に着想を得た注意機構を統合した。 この設計は、微細な時間的詳細を保存しながら、効率的なグローバル情報伝達を可能にする。 DiffuRNNは、時間ステップをまたいで完全な並列化を可能にし、堅牢なマルチスケールの時間表現をサポートすることで、従来のリカレントおよびトランスフォーマーモデルの制限を克服する。 ベンチマークシーケンスモデリングタスクの実験では、DiffuRNNは優れたパフォーマンスとスケーラビリティを提供し、シーケンシャルデータにおけるグローバルなインタラクションのための新しい標準を設定している。

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