RWKVを論文と実装から読み解く
RWKVとは 昨今GPTをはじめとしたtransformerベースの大規模言語モデルが流行しています．transformerの重要な要素であるSelf-Attentionは，長距離の依存関係を学習するできるというメリットがある一方で，シーケンス内のすべての要素と他のすべての要素との依存関係を計算するために，計算量とメモリ使用量がシーケンス長の二乗（つまり、トークンの数の二乗）に比例してしまうという問題があります． 一方でRNNベースのモデルは，メモリと計算要件の面で線形にスケールしますが、並列化と拡張性の制限からtransformerと同等の性能を達成することが困難です． そこで，transformerの効率的な並列学習と，RNNの効率的な推論の両方を兼ね備えたモデルとしてRWKV（Receptance Weighted Key Value）という新たなモデルアーキテクチャーが提案されまし
Scalable Bayesian Learning of Recurrent Neural Networks for Language Modeling
Recurrent neural networks (RNNs) have shown promising performance for language modeling. However, traditional training of RNNs using back-propagation through time often suffers from overfitting. One reason for this is that stochastic optimization (used for large training sets) does not provide good estimates of model uncertainty. This paper leverages recent advances in stochastic gradient Markov C
Understanding LSTM Networks -- colah's blog
Recurrent Neural Networks Humans don’t start their thinking from scratch every second. As you read this essay, you understand each word based on your understanding of previous words. You don’t throw everything away and start thinking from scratch again. Your thoughts have persistence. Traditional neural networks can’t do this, and it seems like a major shortcoming. For example, imagine you want to
シンプルなRNN - MGUとSGU(DSGU) - studylog/北の雲
ようやく北海道も雪が解けて街中を自転車で走り回れるようになりました。あと二週間ぐらいで桜も咲きます。 [1604.02910] Deep Gate Recurrent Neural Network [1603.09420] Minimal Gated Unit for Recurrent Neural Networks という二つのRNN関連の論文をGoogle翻訳で斜め読みしました。 RNNの代表格はLSTMで、二番手によりシンプルなGRUがつけていますが、上記で提案された手法はさらに構造をシンプルにする事で可視化などで結果の解釈を容易にしたり学習速度の向上を狙ってるという感じみたいです。 MGUはGRUをさらにMinimalにしてパラメータを減らしたものです。 (上記論文より 上がGRU、下が提案手法) パラメータが少ないぶん学習速度が速い。 精度はIMDBではMGUが上、Mnistは
Attention and Augmented Recurrent Neural Networks
Recurrent neural networks are one of the staples of deep learning, allowing neural networks to work with sequences of data like text, audio and video. They can be used to boil a sequence down into a high-level understanding, to annotate sequences, and even to generate new sequences from scratch! x0 y0 x1 y1 x2 y2 x3 y3 One cell... can be used over... and over... and over... x4 y4 again. The basic
Persistent RNNs
return to main page 1. Introduction At SVAIL (Silicon Valley AI Lab), our mission is to create AI technology that lets us have a significant impact on hundreds of millions of people. We believe that a good way to do this is to improve the accuracy of speech recognition by scaling up deep learning algorithms on larger datasets than what has been done in the past. These algorithms are very compute i
Composing Music With Recurrent Neural Networks
(Update: A paper based on this work has been accepted at EvoMusArt 2017! See here for more details.) It's hard not to be blown away by the surprising power of neural networks these days. With enough training, so called "deep neural networks", with many nodes and hidden layers, can do impressively well on modeling and predicting all kinds of data. (If you don't know what I'm talking about, I recomm
Recurrent Neural Networkについて調査してみた - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は自由に元気です。 今日はRecurrent Neural Networkについて見て行きたいと思います。 Recurrent Neural Network Recurrent Neural Networkは通常のネットワークと異なり、時系列が考慮されているニューラルネットワークです。 解ける問題としては、翻訳、文書生成、音声生成などに使えると思います。 最近では画像を説明する文章を生成する問題にも活用されていて、今後、特に使われる ことになると考えています。 言語表現 各ワードは次のようなベクトルで表現できるとします。 入力の時には対応するワードのベクトルを入力します。 {犬,と,猫,と,狐,が,好き}といった文章があるとすると、 ワードベクトルのインデックスで表現するとなると{0,1,2,1,3,4,5}と表すことができる。 ネットワーク構成の概要 画
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https://www.nature.com/articles/s42256-021-00321-2.epdf?sharing_token=9fQE6feznB3Ar-dIIZ5TXtRgN0jAjWel9jnR3ZoTv0PB-z_JGja1hk69lN02rdnXlmwKVizlHkB1MiUm6WPLk8BBR741sYy8Tz6vcbnl9BNR5XPQcM9rldpatDM3h7ZuvmZK73sPEV_xBTujqMNMVMZS3mkotksudF-cUyaEyRA%3D
Recurrent convolutional neural networks: a better model of biological object recognition under occlusion
Full-Capacity Unitary Recurrent Neural Networks
https://jmlr.org/proceedings/papers/v48/balduzzi16.pdf