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English(EN) Modeling AdaGrad, RMSProp, and Adam with Integro-Differential Equations

AdaGrad、RMSProp 和 Adam 的新连续时间模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个连续时间框架来模拟 AdaGrad、RMSProp 和 Adam 等流行优化算法。通过将这些算法表示为积分微分方程，该研究为理解它们的行为提供了一个新的理论视角。数值模拟和收敛性分析证实，这些连续时间模型能够准确地近似原始的离散算法，从而为理解自适应优化方法提供了更深入的见解。 AI

影响 为理解机器学习中使用的核心优化算法提供了一个新的理论框架。

排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了现有优化算法的新理论模型。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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AdaGrad、RMSProp 和 Adam 的新连续时间模型

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Carlos Heredia ·

    使用积分微分方程模拟 AdaGrad、RMSProp 和 Adam

    arXiv:2411.09734v3 Announce Type: replace Abstract: In this paper, we propose a continuous-time formulation for the AdaGrad, RMSProp, and Adam optimization algorithms by modeling them as first-order integro-differential equations. We perform numerical simulations of these equatio…

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