“`html
State-space models (SSMs) в глубоком обучении для моделирования последовательностей
SSMs представляют системы, где выход зависит как от текущих, так и от прошлых входов. Они широко применяются в обработке сигналов, системах управления и обработке естественного языка.
Основные проблемы:
Неэффективность существующих SSMs, особенно в отношении затрат памяти и вычислительных ресурсов.
Традиционные SSMs требуют больше сложности и использования ресурсов при увеличении состояния, что ограничивает их масштабируемость и производительность в масштабных приложениях.
Существующие решения:
Фреймворки S4 и S4D, использующие диагональные представления состояний для управления сложностью.
Методы на основе быстрого преобразования Фурье (FFT) для эффективной параллельности последовательностей.
Трансформеры с механизмами самовнимания и Hyena с включенными сверточными фильтрами для длинных зависимостей.
Liquid-S4 и Mamba, оптимизирующие моделирование последовательностей через выборочные пространства состояний и управление памятью.
Long Range Arena для оценки производительности моделей на длинных последовательностях.
Новое решение: Rational Transfer Function (RTF)
Использование передаточных функций для эффективного моделирования последовательностей без необходимости памяти-интенсивных представлений состояний.
Использование FFT для параллельного вывода, что значительно улучшает вычислительную скорость и масштабируемость.
Результаты:
RTF демонстрирует значительные улучшения в нескольких бенчмарках, включая Long Range Arena и синтетические задачи.
Увеличение скорости обучения на 35% по сравнению с S4 и S4D, улучшение точности классификации на 3% и 2% в различных задачах.
Снижение ошибок в синтетических задачах на 15% и 20% соответственно.
Заключение:
RTF представляет собой значительное улучшение в моделировании последовательностей, обеспечивая эффективность и эффективность на различных наборах данных. Это критически важно для масштабируемого и эффективного моделирования последовательностей.
Ссылка на статью.
Кредит за это исследование принадлежит его авторам.
Следите за нами в Twitter.
Присоединяйтесь к нам в Telegram, Discord и LinkedIn.
Познакомьтесь с нашими новостями.
Присоединяйтесь к нашему Reddit.
Источник: MarkTechPost
“`
