本文探讨了高斯-牛顿动力学在平滑激活函数神经网络训练中的收敛性，证明了在欠参数化情况下，黎曼梯度流以指数速率收敛到最优预测器，展示了其在神经网络优化中的潜力。

神经网络的高斯-牛顿动力学：一个黎曼优化的视角
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