論文の概要: Depth-Structured Music Recurrence: Budgeted Recurrent Attention for Full-Piece Symbolic Music Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.19816v1
• Date: Mon, 23 Feb 2026 13:13:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.823339
• Title: Depth-Structured Music Recurrence: Budgeted Recurrent Attention for Full-Piece Symbolic Music Modeling
• Title（参考訳）: 深部構造音楽の残響:フルPieceシンボリック・ミュージック・モデリングのための予算付き繰り返し注意
• Authors: Yungang Yi,
• Abstract要約: 本稿では,フルピース・シンボリック・ミュージック・モデリングのための長文変換器であるDepth-Structured Music Recurrence (DSMR)を紹介する。 この再帰的フレームワークでは, 地平線配置が最適化, 最良チェックポイントパープレキシティ, 効率に与える影響について検討する。 我々の主なインスタンス化は2スケールのDSMRスケジュールで、長い履歴ウィンドウを下層に割り当て、残りの層に均一なショートウィンドウを割り当てます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-context modeling is essential for symbolic music generation, since motif repetition and developmental variation can span thousands of musical events. However, practical composition and performance workflows frequently rely on resource-limited devices (e.g., electronic instruments and portable computers), making heavy memory and attention computation difficult to deploy. We introduce Depth-Structured Music Recurrence (DSMR), a recurrent long-context Transformer for full-piece symbolic music modeling that extends context beyond fixed-length excerpts via segment-level recurrence with detached cross-segment states, featuring a layer-wise memory-horizon schedule that budgets recurrent KV states across depth. DSMR is trained in a single left-to-right pass over each complete composition, akin to how a musician experiences it from beginning to end, while carrying recurrent cross-segment states forward. Within this recurrent framework, we systematically study how depth-wise horizon allocations affect optimization, best-checkpoint perplexity, and efficiency. By allocating different history-window lengths across layers while keeping the total recurrent-state budget fixed, DSMR creates depth-dependent temporal receptive fields within a recurrent attention stack without reducing compute depth. Our main instantiation is a two-scale DSMR schedule that allocates long history windows to lower layers and a uniform short window to the remaining layers. Experiments on the piano performance dataset MAESTRO demonstrate that two-scale DSMR provides a practical quality--efficiency recipe for full-length long-context symbolic music modeling with recurrent attention under limited computational resources.
• Abstract（参考訳）: モチーフの反復と発達の変動は、何千もの音楽イベントにまたがる可能性があるため、シンボリック・ミュージック・ジェネレーションにはロングコンテキスト・モデリングが不可欠である。 しかし、実際の構成と性能のワークフローはリソース制限されたデバイス(電子楽器や携帯コンピュータなど)に依存しており、重メモリや注意計算の展開が困難である。 本稿では,Depth-Structured Music Recurrence(DSMR)について紹介する。Depth-Structured Music Recurrence(DSMR)は,完全ピースのシンボリック・ミュージック・モデリングのためのリカレント・コンバータである。 DSMRは、ミュージシャンが最初から最後まで経験するのと同じように、各作曲の左から右に1回のパスで訓練される。 この再帰的フレームワークでは、深さ方向の水平配置が最適化、最良チェックポイントパープレキシティ、効率にどのように影響するかを体系的に検討する。 DSMRは、各層に異なる履歴ウィンドウ長を割り当てると同時に、全体の再帰状態予算を固定することにより、計算深度を減少させることなく、再帰的注意スタック内に深さ依存性の時間受容場を生成する。 我々の主なインスタンス化は2スケールのDSMRスケジュールで、長い履歴ウィンドウを下層に割り当て、残りの層に均一なショートウィンドウを割り当てます。 ピアノ演奏データセットMAESTROの実験では、2スケールのDSMRが、限られた計算資源の下で繰り返し注意を払って、フル長長文のシンボリック・ミュージック・モデリングのための実用的なクオリティ・効率のレシピを提供することを示した。

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