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递归神经网络在符合遍历性数据序列上训练的核极限
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
开发数学方法来表征递归神经网络（RNN）的渐近特性，研究了简化权重矩阵的RNN收敛到无穷维ODE的解与固定点耦合，开发了固定点分析方法用于RNN记忆状态演进，给出了收敛估计。这些方法导致了RNN在数据序列上训练时的神经切向核（NTK）极限。
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关键要点
- 开发数学方法表征递归神经网络（RNN）的渐近特性。
- 研究简化权重矩阵的RNN收敛到无穷维ODE的解与固定点耦合。
- 开发固定点分析方法用于RNN记忆状态演进。
- 给出更新步骤和隐藏单元数量的收敛估计。
- 当数据样本和神经网络规模趋向无穷大时，导致RNN的神经切向核（NTK）极限。
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