Activation Function Modulation in Generative Triangular Recurrent Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous generation of time series is challenging because the network must capture short-term features while tracking long-term time dependencies. This paper introduces the modulation of the activation function slopes of the upper-lower triangular recurrent neural networks (ULTRNNs) for dynamic variation of memory through a secondary recurrent network with its own independent states. A zigzag propagation algorithm for weight updates is proposed that accounts for the dynamic interaction of the states between the ULTRNN and the secondary network. A novel training method is proposed that distributes the eigenvalues of the closed-loop system around the unit circle in the complex z-plane to ensure that the network behaves as a nonlinear oscillator with an output that neither collapses nor saturates but continues to emulate the target. Examples encompassing the Lorenz series, Santa Fe laser data,kolampatterns, electrocardiogram (ECG) signals, stock pricing data, and smart grid data are presented to demonstrate that the proposed approach is highly effective in the generative modeling of complex periodic, chaotic, and nonstationary time series. The qualitative and quantitative performance of the ULTRNN obtained with the proposed activation-function modulation technique is comparable to that of state-of-the-art techniques including feedforward networks and generative adversarial networks, but with far fewer trainable parameters and shorter computation times.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».