이 논문은 상태 공간 모델의 장기 메모리 학습 능력을 재매개화 관점에서 분석합니다.
첫째, 상태 공간 모델은 재매개화 없이는 지수적으로 감쇠하는 메모리만을 안정적으로 근사할 수 있음을 증명합니다. 이는 기존 순환 신경망과 유사한 한계를 보인다는 것을 의미합니다.
둘째, 안정적인 재매개화 기법을 도입하면 다항식 감쇠 메모리를 가진 목표 함수도 안정적으로 근사할 수 있음을 보입니다. 이는 S4 등 최근 상태 공간 모델의 성능 향상을 설명할 수 있는 이론적 근거를 제공합니다.
셋째, 안정적인 재매개화는 최적화 과정에서도 이점을 제공합니다. 기울기 크기를 균형있게 유지할 수 있어 대규모 모델 학습의 안정성을 높일 수 있습니다.
종합하면, 상태 공간 모델의 장기 메모리 학습 능력은 안정적인 재매개화에 의해 결정되며, 이는 근사 능력과 최적화 안정성 모두에서 중요한 역할을 합니다.
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