Alternators For Sequence Modeling

📄 arXiv: 2405.11848v2 📥 PDF

作者: Mohammad Reza Rezaei, Adji Bousso Dieng

分类: stat.ML, cs.AI, cs.LG, cs.NE, physics.ao-ph, q-bio.NC

发布日期: 2024-05-20 (更新: 2024-12-01)

备注: A new versatile family of sequence models that can be used for both generative modeling and supervised learning. The codebase will be made available upon publication. This paper is dedicated to Thomas Sankara

💡 一句话要点

提出Alternators序列建模方法，适用于复杂序列数据的生成、预测和补全任务。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 序列建模 动态模型 生成模型 时间序列预测 隐变量模型

📋 核心要点

  1. 现有序列模型难以捕捉复杂序列数据中的长期依赖关系和潜在动态。
  2. Alternators通过交替的观测轨迹网络和特征轨迹网络，学习序列数据的潜在动态和生成过程。
  3. 实验表明，Alternators在Lorenz方程、神经科学和气候科学等领域优于现有模型。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的非马尔可夫动态模型族，称为Alternators，用于序列建模。Alternators包含两个神经网络：观测轨迹网络(OTN)和特征轨迹网络(FTN)。OTN和FTN协同工作，在一个周期内交替输出观测空间和特征空间中的样本。OTN和FTN的参数不随时间变化，并通过轨迹上的最小交叉熵准则进行学习。Alternators具有通用性，既可以作为动态隐变量生成模型，也可以作为序列到序列的预测器。Alternators能够揭示复杂序列数据背后的潜在动态，准确预测和填补缺失数据，并采样新的轨迹。我们在三个应用中展示了Alternators的能力：Lorenz方程建模、神经科学中的脑活动到身体活动映射，以及气候科学中的海面温度预测。实验表明，Alternators训练稳定，采样速度快，生成样本和隐变量质量高，并且在所研究的领域中通常优于Mambas、神经ODE和扩散模型等强基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决复杂序列数据的建模问题，包括生成、预测和补全等任务。现有方法，如马尔可夫模型，难以捕捉长期依赖关系；而神经ODE和扩散模型等方法，训练成本高昂，采样速度慢，且可能难以稳定训练。

核心思路：论文的核心思路是引入一种非马尔可夫的动态模型，通过交替的观测轨迹网络（OTN）和特征轨迹网络（FTN）来学习序列数据的潜在动态。OTN负责将特征空间映射到观测空间，FTN负责将观测空间映射到特征空间，两者交替迭代，从而捕捉序列的长期依赖关系。

技术框架：Alternators模型包含两个主要模块：OTN和FTN。OTN接收特征空间的输入，输出观测空间的样本；FTN接收观测空间的输入，输出特征空间的样本。这两个网络交替工作，形成一个循环。整个模型的训练目标是最小化观测轨迹的交叉熵损失。

关键创新：Alternators的关键创新在于其交替迭代的结构，这种结构允许模型在特征空间和观测空间之间来回切换，从而更好地捕捉序列数据的潜在动态。与传统的序列模型相比，Alternators不需要显式地建模时间依赖关系，而是通过OTN和FTN之间的交互来隐式地学习这些依赖关系。

关键设计：OTN和FTN可以使用任何类型的神经网络，例如MLP或Transformer。论文中，OTN和FTN的参数不随时间变化，这有助于提高训练的稳定性。损失函数采用最小交叉熵准则，用于衡量生成轨迹与真实轨迹之间的差异。训练过程中，模型通过反向传播算法来更新OTN和FTN的参数。

📊 实验亮点

实验结果表明，Alternators在Lorenz方程建模、神经科学中的脑活动到身体活动映射，以及气候科学中的海面温度预测等任务中，均取得了优异的性能。在这些任务中，Alternators通常优于Mambas、神经ODE和扩散模型等强基线。例如，在海面温度预测任务中，Alternators能够更准确地预测未来的海面温度变化。

🎯 应用场景

Alternators具有广泛的应用前景，包括：时间序列预测、生成模型、缺失数据填补、控制系统建模、机器人轨迹规划、金融市场分析、气候预测、生物序列分析等。该模型能够有效地捕捉复杂序列数据的潜在动态，为相关领域的研究和应用提供新的思路和方法。

📄 摘要（原文）

This paper introduces alternators, a novel family of non-Markovian dynamical models for sequences. An alternator features two neural networks: the observation trajectory network (OTN) and the feature trajectory network (FTN). The OTN and the FTN work in conjunction, alternating between outputting samples in the observation space and some feature space, respectively, over a cycle. The parameters of the OTN and the FTN are not time-dependent and are learned via a minimum cross-entropy criterion over the trajectories. Alternators are versatile. They can be used as dynamical latent-variable generative models or as sequence-to-sequence predictors. Alternators can uncover the latent dynamics underlying complex sequential data, accurately forecast and impute missing data, and sample new trajectories. We showcase the capabilities of alternators in three applications. We first used alternators to model the Lorenz equations, often used to describe chaotic behavior. We then applied alternators to Neuroscience, to map brain activity to physical activity. Finally, we applied alternators to Climate Science, focusing on sea-surface temperature forecasting. In all our experiments, we found alternators are stable to train, fast to sample from, yield high-quality generated samples and latent variables, and often outperform strong baselines such as Mambas, neural ODEs, and diffusion models in the domains we studied.