論文の概要: Echoes of the past: A unified perspective on fading memory and echo states

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19145v1
• Date: Tue, 26 Aug 2025 15:55:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.904581
• Title: Echoes of the past: A unified perspective on fading memory and echo states
• Title（参考訳）: 過去のエコー:失明記憶とエコー状態の統一的視点
• Authors: Juan-Pablo Ortega, Florian Rossmannek,
• Abstract要約: リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、時系列や時間データを含む情報処理タスクにおいて、ますます人気が高まっている。 定常状態、エコー状態、状態の忘れ方、入力の忘れ方、暗くなるメモリなど、RNNにおけるメモリの挙動を概念化する様々な概念が提案されている。 この研究は、これらの概念を共通言語に統一し、それらの間の新しい含意と等価性を導き、既存の結果に対する代替的な証明を提供することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.595000276111106
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recurrent neural networks (RNNs) have become increasingly popular in information processing tasks involving time series and temporal data. A fundamental property of RNNs is their ability to create reliable input/output responses, often linked to how the network handles its memory of the information it processed. Various notions have been proposed to conceptualize the behavior of memory in RNNs, including steady states, echo states, state forgetting, input forgetting, and fading memory. Although these notions are often used interchangeably, their precise relationships remain unclear. This work aims to unify these notions in a common language, derive new implications and equivalences between them, and provide alternative proofs to some existing results. By clarifying the relationships between these concepts, this research contributes to a deeper understanding of RNNs and their temporal information processing capabilities.
• Abstract（参考訳）: リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、時系列や時間データを含む情報処理タスクにおいて、ますます人気が高まっている。 RNNの基本的な特性は、信頼できる入出力応答を生成する能力である。 定常状態、エコー状態、状態の忘れ方、入力の忘れ方、暗くなるメモリなど、RNNにおけるメモリの挙動を概念化する様々な概念が提案されている。 これらの概念はしばしば相互に使用されるが、正確な関係は明らかでない。 この研究は、これらの概念を共通言語に統一し、それらの間の新しい含意と等価性を導き、既存の結果に対する代替的な証明を提供することを目的としている。 本研究は,これらの概念間の関係を明らかにすることにより,RNNとその時間情報処理能力のより深い理解に寄与する。

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