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English(EN) Weak Correlations as the Underlying Principle for Linearization of Gradient-Based Learning Systems

弱相关性原理解释了基于梯度的学习系统中的线性化

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新发表在arXiv上的论文探讨了弱相关性原理是观察到的基于梯度的学习系统线性化的根本原因。研究表明，深度学习模型中看到的简化动力学，尤其是在无限极限下，可以归因于假设函数相对于参数的一阶和高阶导数之间的弱相关性。这一见解在宽神经网络中得到了证明，并导致了在随机梯度下降训练期间偏离线性的推导界限。 AI

影响 为理解深度学习模型的行为提供了理论框架，可能指导未来的模型开发。

排序理由 发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了机器学习中的一个理论原理。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Ori Shem-Ur, Yaron Oz ·

    弱相关性作为梯度学习系统线性化的基本原理

    arXiv:2401.04013v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Deep learning models, such as wide neural networks, can be conceptualized as nonlinear dynamical physical systems characterized by a multitude of interacting degrees of freedom. Such systems in the infinite limit, tend to …

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