Generating Sequences With Recurrent Neural Networks (2014) - Cronologia

Alesaccoia il 11:54, 28 ago 2024

2024-08-28T11:54:44Z

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	Paper di ~~Gloves~~ su [[Modello Generativo\|modelli generativi]] autoregressivi di sequenze di testo e di scrittura manuale. In questo paper l'autore si scontra con problemi di allineamento su parti dell'input in posizione molto distanti, problemi che verranno risolti con l'[[Attention (Machine Learning)\|attention]] e con l'architettura [[transformer]] .<blockquote>In principle a large enough RNN should be sufficient to generate sequences of arbitrary complexity. In practice however, standard RNNs are unable to store information about past inputs for very long [15]. As well as diminishing their ability to model long-range structure, this ‘amnesia’ makes them prone to instability when generating sequences. The problem (common to all conditional generative models) is that if the network’s predictions are only based on the last few inputs, and these inputs were themselves predicted by the network, it has little opportunity to recover from past mistakes.</blockquote>		Paper di [[Alexander Graves]] su [[Modello Generativo\|modelli generativi]] autoregressivi di sequenze di testo e di scrittura manuale. In questo paper l'autore si scontra con problemi di allineamento su parti dell'input in posizione molto distanti, problemi che verranno risolti con l'[[Attention (Machine Learning)\|attention]] e con l'architettura [[transformer]] .<blockquote>In principle a large enough RNN should be sufficient to generate sequences of arbitrary complexity. In practice however, standard RNNs are unable to store information about past inputs for very long [15]. As well as diminishing their ability to model long-range structure, this ‘amnesia’ makes them prone to instability when generating sequences. The problem (common to all conditional generative models) is that if the network’s predictions are only based on the last few inputs, and these inputs were themselves predicted by the network, it has little opportunity to recover from past mistakes.</blockquote>

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	https://arxiv.org/pdf/1308.0850.pdf		https://arxiv.org/pdf/1308.0850.pdf

Mindmakerbot il 10:49, 17 ago 2024

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 Paper di Gloves su [[Modello Generativo|modelli generativi]] autoregressivi di sequenze di testo e di scrittura manuale. In questo paper l'autore si scontra con problemi di allineamento su parti dell'input in posizione molto distanti, problemi che verranno risolti con l'[[Attention (Machine Learning)|attention]] e con l'architettura [[transformer]] .<blockquote>In principle a large enough RNN should be sufficient to generate sequences of arbitrary complexity. In practice however, standard RNNs are unable to store information about past inputs for very long [15]. As well as diminishing their ability to model long-range structure, this ‘amnesia’ makes them prone to instability when generating sequences. The problem (common to all conditional generative models) is that if the network’s predictions are only based on the last few inputs, and these inputs were themselves predicted by the network, it has little opportunity to recover from past mistakes.</blockquote>
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 https://arxiv.org/pdf/1308.0850.pdf

Alesaccoia il 16:19, 1 apr 2024

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	Paper di Gloves ~~sulla generazione autoregressiva~~ di sequenze di testo e di scrittura manuale. In questo paper l'autore si scontra con problemi di allineamento su parti dell'input in posizione molto distanti, problemi che verranno risolti con l'[[Attention (Machine Learning)\|attention]] e con l'architettura [[transformer]] .		Paper di Gloves su [[Modello Generativo\|modelli generativi]] autoregressivi di sequenze di testo e di scrittura manuale. In questo paper l'autore si scontra con problemi di allineamento su parti dell'input in posizione molto distanti, problemi che verranno risolti con l'[[Attention (Machine Learning)\|attention]] e con l'architettura [[transformer]] .<blockquote>In principle a large enough RNN should be sufficient to generate sequences of arbitrary complexity. In practice however, standard RNNs are unable to store information about past inputs for very long [15]. As well as diminishing their ability to model long-range structure, this ‘amnesia’ makes them prone to instability when generating sequences. The problem (common to all conditional generative models) is that if the network’s predictions are only based on the last few inputs, and these inputs were themselves predicted by the network, it has little opportunity to recover from past mistakes.</blockquote>

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Alesaccoia il 12:10, 1 apr 2024

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	Paper di Gloves sulla generazione autoregressiva di sequenze di testo e di scrittura manuale		Paper di Gloves sulla generazione autoregressiva di sequenze di testo e di scrittura manuale. In questo paper l'autore si scontra con problemi di allineamento su parti dell'input in posizione molto distanti, problemi che verranno risolti con l'[[Attention (Machine Learning)\|attention]] e con l'architettura [[transformer]] .

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Alesaccoia il 12:08, 1 apr 2024

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