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RNN 训练中的分叉和损失跳跃

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。

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内容提要

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。

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