論文の概要: Accuracy, Memory Efficiency and Generalization: A Comparative Study on Liquid Neural Networks and Recurrent Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.07578v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 21:50:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 17:54:14.749291
• Title: Accuracy, Memory Efficiency and Generalization: A Comparative Study on Liquid Neural Networks and Recurrent Neural Networks
• Title（参考訳）: 精度・記憶効率・一般化:液体ニューラルネットワークと繰り返しニューラルネットワークの比較研究
• Authors: Shilong Zong, Alex Bierly, Almuatazbellah Boker, Hoda Eldardiry,
• Abstract要約: レビューは、液体ニューラルネットワーク(LNN)と従来のリカレントニューラルネットワーク(RNN)の比較分析を行うことを目的としている。 研究結果によると、LNNは、生物学的にインスパイアされた、継続的な時間的動的ニューラルネットワークとして、ノイズの多い非定常的なデータを扱う大きな可能性を示している。 いくつかのLNN変種はパラメータ効率と計算速度の点で従来のRNNより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8039887662381995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This review aims to conduct a comparative analysis of liquid neural networks (LNNs) and traditional recurrent neural networks (RNNs) and their variants, such as long short-term memory networks (LSTMs) and gated recurrent units (GRUs). The core dimensions of the analysis include model accuracy, memory efficiency, and generalization ability. By systematically reviewing existing research, this paper explores the basic principles, mathematical models, key characteristics, and inherent challenges of these neural network architectures in processing sequential data. Research findings reveal that LNN, as an emerging, biologically inspired, continuous-time dynamic neural network, demonstrates significant potential in handling noisy, non-stationary data, and achieving out-of-distribution (OOD) generalization. Additionally, some LNN variants outperform traditional RNN in terms of parameter efficiency and computational speed. However, RNN remains a cornerstone in sequence modeling due to its mature ecosystem and successful applications across various tasks. This review identifies the commonalities and differences between LNNs and RNNs, summarizes their respective shortcomings and challenges, and points out valuable directions for future research, particularly emphasizing the importance of improving the scalability of LNNs to promote their application in broader and more complex scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、LNNと従来のリカレントニューラルネットワーク(RNN)の比較分析と、長寿命メモリネットワーク(LSTM)やゲートリカレントユニット(GRU)などのその変種について述べる。 この分析の中核となる次元は、モデル精度、メモリ効率、一般化能力である。 既存の研究を体系的にレビューすることにより、逐次データ処理におけるこれらのニューラルネットワークアーキテクチャの基本原理、数学的モデル、鍵となる特徴、および固有の課題について考察する。 研究結果によると、LNNは、生来、生物学的にインスパイアされた、継続的な時間的動的ニューラルネットワークとして、ノイズ、非定常データを扱う上で大きな可能性を示し、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の一般化を実現している。 さらに、いくつかのLNN変種はパラメータ効率と計算速度の点で従来のRNNより優れている。 しかし、RNNは、その成熟したエコシステムと様々なタスクにわたるアプリケーションの成功のために、シーケンスモデリングの基盤のままである。 このレビューでは、LNNとRNNの共通点と相違点を特定し、それぞれの欠点と課題を要約し、将来の研究における貴重な方向性を指摘する。

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