МЕХАНИЗМЫ МОДУЛЯЦИИ И НОРМАЛИЗАЦИИ ПРОМЕЖУТОЧНЫХ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ ДАННЫХ: АНАЛИЗ FILM, ATTENTION И LAYER/BATCH NORMALIZATION

УДК 004.891.2
DOI: 10.36871/26189976.2026.04-4.002

Авторы

Андрей Дмитриевич Брюхин,
Казанский государственный энергетический университет, Казань, Россия
Тамара Анатольевна Григорян,
Казанский государственный энергетический университет, Казань, Россия

Аннотация

Статья посвящена исследованию механизмов модуляции и нормализации промежуточных представлений данных в нейронных сетях с акцентом на выявление особенностей их влияния на качество обучения модели, устойчивость градиентов и структуру скрытых представлений. Актуальность данной темы обусловлена активным развитием глубокого обучения и необходимостью более глубокого понимания внутренних процессов, происходящих в нейронных сетях при обработке данных. Современные архитектуры машинного обучения широко используют различные методы стабилизации и адаптации признаков, такие как Feature-wise Linear Modulation (FiLM), Attention, Layer Normalization и Batch Normalization, однако их сравнительный анализ в рамках единой экспериментальной постановки остается недостаточно изученным. Предметом исследования являются механизмы модуляции и нормализации промежуточных представлений данных, определяющие особенности преобразования активаций внутри нейронной сети и влияющие на эффективность обработки последовательной информации. Цель исследования: провести сравнительный анализ механизмов FiLM, Attention, Layer Normalization и Batch Normalization, а также определить особенности их индивидуального и совместного воздействия на структуру промежуточных представлений и качество обучения модели в задаче прогнозирования временных рядов. Задачи исследования включают: рассмотрение теоретических основ механизмов модуляции и нормализации; анализ математической природы преобразований, выполняемых данными методами; проведение экспериментального сравнения указанных механизмов в рамках одной архитектуры; выявление различий в распределении активаций, плотности информации и устойчивости обучения; определение наиболее эффективного подхода с точки зрения качества прогноза и интерпретации скрытых представлений. Практическая значимость работы заключается в том, что результаты исследования могут быть использованы при проектировании и оптимизации нейросетевых моделей для анализа временных рядов и других задач обработки последовательных данных. Таким образом, исследование направлено на углубление понимания роли архитектурных механизмов в формировании промежуточных представлений данных и представляет практический интерес для разработки более устойчивых и эффективных моделей глубокого обучения.

Ключевые слова

нейронные сети
промежуточные представления данных
FiLM
Attention
Layer Normalization
Batch Normalization
временные ряды
модуляция признаков
нормализация
глубокое обучение

Список литературы

[1] Московская биржа. Programming interface to the ISS (MOEX ISS API) // Официальный сайт Московской биржи: https://www.moex.com/a2920 (дата обращения: 10.02.2026).

[2] Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е издание / С. Хайкин – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1104с. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е издание / С. Хайкин – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1104с.

[3] Ba J. L. Layer Normalization / Jamie Ryan Kiros, Geoffrey E. Hinton // arXiv.org: https:// arxiv.org/abs/1607.06450.

[4] Birnbaum S. Temporal FiLM: Capturing Long-Range Sequence Dependencies with FeatureWise Modulations / Volodymyr Kuleshov, Zayd Enam, Pang Wei Koh, Stefano Ermon // arXiv.org: https://arxiv.org/abs/1909.06628.

[5] Brockschmidt M. GNN-FiLM: Graph Neural Networks with Feature-wise Linear Modulation / Marc Brockschmidt // arXiv.org: https://arxiv.org/abs/1906.12192.

[6] Ioffe S. Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift / Christian Szegedy // arXiv.org: https://arxiv.org/abs/1502.03167.

[7] Johnson J. CLEVR: A Diagnostic Dataset for Compositional Language and Elementary Visual Reasoning / Bharath Hariharan, Laurens van der Maaten, Li Fei-Fei, C. Lawrence Zitnick, Ross Girshick // arXiv.org: https://arxiv.org/abs/1612.06890.

[8] Kim J. A Comprehensive Survey of Time Series Forecasting: Architectural Diversity and Open Challenges / Hyungjoon Kim, HyunGi Kim, Dongjun Lee, Sungroh Yoon // arXiv.org: https://arxiv.org/abs/2411.05793.

[9] Perez E. FiLM: Visual Reasoning with a General Conditioning Layer / Florian Strub, Harm de Vries, Vincent Dumoulin, Aaron Courville // arXiv.org: https://arxiv.org/abs/1709.07871.

[10] Vaswani A. Attention Is All You Need / Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin // arXiv.org: https://arxiv.org/ abs/1706.03762.

[11] Xu J. Understanding and Improving Layer Normalization / Xu Sun, Zhiyuan Zhang, Guangxiang Zhao, Junyang Lin // arXiv.org: https://arxiv.org/abs/1911.07013.