Core Concepts
Kombination von linearen RNNs und MLPs ermöglicht universelle Approximation von Sequenz-zu-Sequenz-Abbildungen.
Abstract
Die Kombination von linearen RNNs und MLPs zeigt vielversprechende Ergebnisse in der Sequenzmodellierung. Die Architektur ermöglicht eine effiziente Kompression und Verarbeitung von Eingabesequenzen. Die Verwendung von komplexen Zahlen in den Rekurrenzen verbessert die Rekonstruktion und Speicherung von Informationen. Experimente zeigen, dass die Architektur in der Lage ist, komplexe nichtlineare Abbildungen zu approximieren.
Einleitung
Lineare RNNs mit MLPs als vielversprechende Architektur für Sequenzmodellierung.
Universelle Ergebnisse
Beweis, dass lineare RNNs mit MLPs universelle Approximation von Sequenz-zu-Sequenz-Abbildungen ermöglichen.
Rekonstruktion von Eingaben
Lineare RNNs können Eingaben verlustfrei komprimieren und rekonstruieren.
Rolle komplexer Zahlen
Verwendung von komplexen Zahlen verbessert die Rekonstruktion und Speicherung von Informationen.
Experimentelle Validierung
Experimente zeigen die Fähigkeit der Architektur, komplexe nichtlineare Abbildungen zu approximieren.
Stats
x1 = Bu1
x2 = Λx1 + Bu2
x3 = Λx2 + Bu3
N = 128
N = 256
N = 512
Quotes
"Kombination von linearen RNNs und MLPs ermöglicht universelle Approximation von Sequenz-zu-Sequenz-Abbildungen." - Autor