RNN 训练中的分叉和损失跳跃

BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-26T00:00:00Z

该文介绍了一种用于递归神经网络（RNN）的固定点分析方法，可以用于RNN记忆状态演进的收敛估计。通过研究联合随机代数方程的无穷维ODE的解，证明了简化权重矩阵的RNN收敛到一个无穷维ODE的解与固定点耦合。这些数学方法导致了RNN在数据序列上训练时的神经切向核（NTK）极限。