Volume-preserving Recurrent Neural Networks (VPRNN)
Notice bibliographique
Résumé
Volume-preserving neural networks (VPNN) are neural networks comprised solely of volume-preserving transformations, with the possible exception of the output layer. In this paper, we present a new type of recurrent neural network (RNN) for sequence processing that utilizes parametrized orthogonal matrices inspired by those transformations used in VPNNs, named the volume-preserving recurrent neural network (VPRNN) after its feed-forward predecessor. Our VPRNN models show promise on the classical addition problem for RNNs, successfully processing sequences of length 10,000. We also present a theoretical result for a matrix norm-based generalization gap of VPRNN classifiers using PAC-Bayesian analysis which is sublinear in the length of sequences being processed. This generalization gap provides a theoretical improvement when compared to typical RNNs. We find that our single-cell VPRNN models improve upon previously proposed unitary and orthogonal RNN architectures (with similar parameter counts) on the sequential and permuted pixel MNIST classification tasks, and improve over gated baselines (using far fewer parameters) on the sequential IMDB classification task. Further, we provide comparisons with several unitary and orthogonal RNNs on the HAR-2 classification task, revealing the possibility of deploying VPRNNs on memory-constrained systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».