通过代数对象组合全局优化器以解决神经网络中的推理任务

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-02T00:00:00Z

研究发现，在使用两层神经网络进行多指标目标函数学习时，多次梯度下降可以显著改变学习效果。相比单次梯度下降，多次梯度下降能突破目标函数的信息和跃迁限制，实现与目标子空间的重叠。即使不满足阶梯特性，网络也能在两个时间步骤内有效学习。研究通过动态均场理论分析，并验证了理论的有效性。