Fugu-MT 論文翻訳(概要): Ergodicity of the underdamped mean-field Langevin dynamics

論文の概要: Ergodicity of the underdamped mean-field Langevin dynamics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14660v2
Date: Fri, 1 Apr 2022 10:54:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-05 20:01:15.952156
Title: Ergodicity of the underdamped mean-field Langevin dynamics
Title（参考訳）: 弱減衰平均場ランジュバンダイナミクスのエルゴード性
Authors: Anna Kazeykina, Zhenjie Ren, Xiaolu Tan, Junjian Yang
Abstract要約: 平均場ランゲヴィン方程式(MFL)の長期挙動について検討した。 GAN(Generative Adversarial Network)を学習するアルゴリズムの数値的な例を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We study the long time behavior of an underdamped mean-field Langevin (MFL) equation, and provide a general convergence as well as an exponential convergence rate result under different conditions. The results on the MFL equation can be applied to study the convergence of the Hamiltonian gradient descent algorithm for the overparametrized optimization. We then provide a numerical example of the algorithm to train a generative adversarial networks (GAN).
Abstract（参考訳）: 本研究では, アンダーダムド平均場ランゲヴィン(MFL)方程式の長期挙動について検討し, 一般収束と, 異なる条件下での指数収束率を求める。 mfl方程式の結果は、過パラメータ最適化のためのハミルトン勾配降下アルゴリズムの収束を研究するために応用できる。次に,gan(generative adversarial networks)を訓練するアルゴリズムの数値例を示す。

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