論文の概要: Unified Implementations of Recurrent Neural Networks in Multiple Deep Learning Frameworks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21252v1
• Date: Fri, 24 Oct 2025 08:35:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 09:00:15.414732
• Title: Unified Implementations of Recurrent Neural Networks in Multiple Deep Learning Frameworks
• Title（参考訳）: 複数のディープラーニングフレームワークにおけるリカレントニューラルネットワークの統一実装
• Authors: Francesco Martinuzzi,
• Abstract要約: torchrecurrent、RecurrentLayers.jl、LuxRecurrentLayers.jlは、RNNモデルの構築と拡張のための一貫したフレームワークを提供する。 すべてのパッケージはMITライセンスで利用可能で、GitHubでアクティブにメンテナンスされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5187177298223502
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recurrent neural networks (RNNs) are a cornerstone of sequence modeling across various scientific and industrial applications. Owing to their versatility, numerous RNN variants have been proposed over the past decade, aiming to improve the modeling of long-term dependencies and to address challenges such as vanishing and exploding gradients. However, no central library is available to test these variations, and reimplementing diverse architectures can be time-consuming and error-prone, limiting reproducibility and exploration. Here, we introduce three open-source libraries in Julia and Python that centralize numerous recurrent cell implementations and higher-level recurrent architectures. torchrecurrent, RecurrentLayers.jl, and LuxRecurrentLayers.jl offer a consistent framework for constructing and extending RNN models, providing built-in mechanisms for customization and experimentation. All packages are available under the MIT license and actively maintained on GitHub.
• Abstract（参考訳）: リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network, RNN)は、様々な科学的、産業的応用におけるシーケンスモデリングの基礎である。 その汎用性のために、長期依存関係のモデリングを改善し、消滅や爆発的な勾配といった課題に対処することを目的として、過去10年間に多くのRNN変種が提案されてきた。 しかしながら、これらのバリエーションをテストするための中央ライブラリは存在せず、多様なアーキテクチャを再実装することは、時間がかかり、エラーが発生し、再現性と探索が制限される可能性がある。 ここでは,ユリアとPythonの3つのオープンソースライブラリを紹介し,多数のリカレントセル実装と高レベルのリカレントアーキテクチャを集中化する。 torchrecurrent、RecurrentLayers.jl、LuxRecurrentLayers.jlは、RNNモデルの構築と拡張のための一貫したフレームワークを提供し、カスタマイズと実験のための組み込みメカニズムを提供する。 すべてのパッケージはMITライセンスで利用可能で、GitHubでアクティブにメンテナンスされている。

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