ThetaMem एक पूर्वानुमानित, सिंगल-सीड अध्ययन है जो पुनरावर्ती मिक्सर का परीक्षण करता है, जो गेटिंग तंत्रों को परिष्कृत करने के बजाय सीखे गए हस्ताक्षरित हडामार्ड या बाहरी-गुणनफल कुंजी उन्नयनों के माध्यम से पुनरावर्ती अवस्था को संशोधित करता है। लेखक ने संश्लेषणात्मक बेंचमार्क्स पर मिश्रित परिणाम प्रस्तुत किए हैं और स्पष्ट रूप से दृष्टिकोण को असत्य सिद्ध करने वाले सबसे सस्ते प्रयोग की पहचान करने के लिए आलोचना की खोज कर रहे हैं।

  • 4× लंबाता एक्सट्रापोलेशन के साथ MQAR पर, ThetaMem (बाहरी) ने 32× कोर-स्टेट फ्लोट्स का उपयोग करते हुए 0.976 स्कोर प्राप्त किया, जबकि GDN-2 ने चौड़ी कुंजी के साथ 0.814 स्कोर प्राप्त किया।
  • ThetaMem (हडामार्ड) ने उसी बेंचमार्क पर 0.668 स्कोर प्राप्त किया, जबकि GDN-2 का स्कोर 0.567 था।
  • MAD फजी रिकॉल टेस्ट में, ThetaMem ने GDN-2 से खराब प्रदर्शन किया (0.181 हानि बनाम 0.323)।

लेखक ने नोट किया कि मैच्ड-कोर-स्टेट तुलनाएं पैरामीटर-मैच्ड नहीं हैं और भविष्य के कार्य में अवस्था, पैरामीटर और कंप्यूट मैचिंग शामिल करने वाले अधिक निष्पक्ष नियंत्रणों का आह्वान किया है।