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旧优化器，新范数：选集
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现，Adam等自适应优化器在宽神经网络中的特征学习和核行为与SGD相似。作者推导出适用于任何架构的“神经切线”和“最大更新”极限。两个关键突破是开发了NEXORT张量程序语言和引入bra-ket表示法，简化了表达和计算。
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关键要点
- 研究发现，Adam等自适应优化器在宽神经网络中的特征学习和核行为与SGD相似。
- 推导出适用于任何架构的“神经切线”和“最大更新”极限。
- 开发了NEXORT张量程序语言，能够表达自适应优化器如何将梯度转化为更新。
- 引入bra-ket表示法，简化了张量程序中的表达和计算。
- 本工作总结并概括了张量程序系列文章中的所有先前结果。
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