論文の概要: Persistence, Exposure, and Credit Routing in Linear Temporal Predictive Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.36412v1
• Date: Mon, 26 Oct 2026 23:46:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-28 21:04:31.450956
• Title: Persistence, Exposure, and Credit Routing in Linear Temporal Predictive Coding
• Title（参考訳）: 線形時間予測符号化におけるパーシステンス, 露出, クレジットルーティング
• Abstract要約: 時間予測符号化(tPC)ネットワークは、バックプロパゲーションのレイヤローカルな代替手段を提供する。 セルラーシーフ理論からツールを応用することにより,時間的クレジット割り当ては空間的変位と時間的誤差の間の綱引きであることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7100520098029439
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Temporal Predictive Coding (tPC) networks offer a layer-local alternative to backpropagation. For linear tPC, we show, by applying tools from cellular sheaf theory, that temporal credit assignment is a tug-of-war between spatial displacement and temporal errors, whose ratios are modulated by persistence and exposure operators $P$ and $Q$. Spatial inference therefore gives us the effective recurrent transition $F=PA$, whilst future credit is filtered by $P^\ast$. This creates a persistence--error tradeoff in spatial modes: under non-amplifying invariant recurrence, modes that preserve influence over long delays simultaneously fail to expose that influence strongly as temporal error. Recurrence can circumvent this via routing between persistent and exposed modes.
• Abstract（参考訳）: 時間予測符号化(tPC)ネットワークは、バックプロパゲーションのレイヤローカルな代替手段を提供する。 線形 tPC の場合,時間的クレジット割当は空間的変位と時間的誤差の間の綱引きであり,その比率は持続性および露光演算子$P$と$Q$によって変調されることを示す。 したがって、空間推論により、効果的な再帰遷移$F=PA$が得られ、一方、将来のクレジットは$P^\ast$によってフィルタされる。 非増幅不変繰り返しの下で、長い遅延に対する影響を同時に保持するモードは、その影響を時間的エラーとして強く露呈することができない。 再帰は、永続モードと露出モードの間のルーティングによってこれを回避できる。

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