关于深度状态空间模型学习动态的理论
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。线性状态空间模型的学习动力学研究，通过分析数据的协方差结构、潜在状态大小和初始化对参数在梯度下降中的演变方式的影响，建立了一维状态空间模型和深度线性前馈网络动力学之间的联系，并分析了潜在状态过度参数化对收敛时间的影响，进而将结果拓展到具有非线性连接的深度状态空间模型的研究。这项工作是朝着深度状态空间模型学习动力学理论的一步。
本文研究了线性状态空间模型的学习动力学，分析了数据的协方差结构、潜在状态大小和初始化对参数演变的影响，建立了一维状态空间模型和深度线性前馈网络动力学之间的联系，分析了潜在状态过度参数化对收敛时间的影响，并拓展到具有非线性连接的深度状态空间模型的研究。这项工作是深度状态空间模型学习动力学理论的一步。
