Fugu-MT 論文翻訳(概要): Functional Central Limit Theorem and Strong Law of Large Numbers for Stochastic Gradient Langevin Dynamics

論文の概要: Functional Central Limit Theorem and Strong Law of Large Numbers for Stochastic Gradient Langevin Dynamics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02092v1
Date: Wed, 5 Oct 2022 08:32:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-06 15:29:26.347943
Title: Functional Central Limit Theorem and Strong Law of Large Numbers for Stochastic Gradient Langevin Dynamics
Title（参考訳）: 確率勾配ランジュバン力学における関数中心極限定理と大数の強則
Authors: Attila Lovas and Mikl\'os R\'asonyi
Abstract要約: 本研究では,機械学習の重要な最適化アルゴリズムである勾配ランゲヴィンダイナミクス(SGLD)の混合特性について検討する。我々は、大数の強い法則と、SGLDの関数中心極限定理を導出する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We study the mixing properties of an important optimization algorithm of machine learning: the stochastic gradient Langevin dynamics (SGLD) with a fixed step size. The data stream is not assumed to be independent hence the SGLD is not a Markov chain, merely a \emph{Markov chain in a random environment}, which complicates the mathematical treatment considerably. We derive a strong law of large numbers and a functional central limit theorem for SGLD.
Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習の重要な最適化アルゴリズムである確率勾配ランゲヴィンダイナミクス(SGLD)の混合特性について検討する。データストリームは独立ではないと仮定されるので、SGLD はマルコフ連鎖ではなく、単にランダムな環境での 'emph{Markov chain' であり、数学的処理をかなり複雑にする。我々は、大数の強い法則と、SGLDの関数中心極限定理を導出する。

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