用于学习优化的马尔可夫模型
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本文提出了一种针对优化算法的随机迭代算法的概率模型，解决了现有学习优化方法的局限性。通过该模型，我们提供了PAC-Bayesian泛化界限，揭示了学习算法的实际收敛率和收敛时间。研究结果不仅适用于学习优化，还对其他应用领域具有重要意义。
本研究通过信息论技术研究了具有有界更新的迭代学习算法在非凸损失函数上的泛化特性。提出了新的泛化误差界，改进了之前只关注随机梯度下降的范畴。通过重新表述互信息和采用方差分解技术，实现了更简单的替代过程。分析了不同设置下的泛化界限，并研究了大型语言模型中的标度行为。为发展实用的泛化理论迈出了更进一步的步伐。
