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
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了两层神经网络在推理任务中解决方案空间结构不清晰的问题。提出了一个新框架CoGO（组合全局优化器），通过代数结构，能够将部分解决方案组合成全局最优解。实验结果表明，约95%的梯度下降法所获得的解决方案与理论构建完全一致，显示出该方法的潜在影响和有效性。
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。
