論文の概要: A Unifying Framework for Parallelizing Sequential Models with Linear Dynamical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21716v1
• Date: Fri, 26 Sep 2025 00:27:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.089594
• Title: A Unifying Framework for Parallelizing Sequential Models with Linear Dynamical Systems
• Title（参考訳）: 線形力学系を用いた逐次モデル並列化フレームワーク
• Authors: Xavier Gonzalez, E. Kelly Buchanan, Hyun Dong Lee, Jerry Weihong Liu, Ke Alexander Wang, David M. Zoltowski, Christopher Ré, Scott W. Linderman,
• Abstract要約: 固定点法を用いて逐次過程を並列に評価するためのいくつかの手法が提案されている。 これらの手法は線形力学系に基づく共通フレームワーク内で理解可能であることを示す。 この統一的な見解は、これらのテクニックの背後にある共通原則を強調し、特定の固定ポイントメソッドが最も効果的である可能性を明確にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.44667250045256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Harnessing parallelism in seemingly sequential models is a central challenge for modern machine learning. Several approaches have been proposed for evaluating sequential processes in parallel using fixed-point methods, like Newton, Picard, and Jacobi iterations. In this work, we show that these methods can be understood within a common framework based on linear dynamical systems (LDSs), where different iteration schemes arise naturally as approximate linearizations of a nonlinear recursion. This unifying view highlights shared principles behind these techniques and clarifies when particular fixed-point methods are most likely to be effective. By bridging diverse algorithms through the language of LDSs, our framework provides a clearer theoretical foundation for parallelizing sequential models and points toward new opportunities for efficient and scalable computation.
• Abstract（参考訳）: 一見シーケンシャルなモデルにおける並列性を損なうことは、現代の機械学習における中心的な課題である。 ニュートン、ピカール、ヤコビの反復のような固定点法を用いて逐次過程を並列に評価するためのいくつかの手法が提案されている。 本研究では, 線形力学系 (LDS) に基づく共通枠組みにおいて, 非線形再帰の近似線形化として, 異なる繰り返しスキームが自然に出現することを示す。 この統一的な見解は、これらのテクニックの背後にある共通原則を強調し、特定の固定ポイントメソッドが最も効果的である可能性を明確にする。 LDSの言語で多様なアルゴリズムをブリッジすることで、我々のフレームワークはシーケンシャルなモデルを並列化するためのより明確な理論的基盤を提供し、効率的でスケーラブルな計算の新たな機会を目指しています。

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