Fugu-MT 論文翻訳(概要): Uniform-in-Time Propagation of Chaos for Mean Field Langevin Dynamics

論文の概要: Uniform-in-Time Propagation of Chaos for Mean Field Langevin Dynamics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03050v1
Date: Tue, 6 Dec 2022 15:28:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-07 17:33:54.821906
Title: Uniform-in-Time Propagation of Chaos for Mean Field Langevin Dynamics
Title（参考訳）: 平均場ランゲヴィンダイナミクスのためのカオスの一様時間伝搬
Authors: Fan Chen and Zhenjie Ren and Songbo Wang
Abstract要約: 本研究では,凸平均場ポケモンを用いた平均場ランゲヴィンダイナミクスにおけるカオスの時間的一様伝播について検討する。これにより、2層ニューラルネットワークのトレーニングにおけるノイズ勾配降下アルゴリズムの効率性を検討することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7112466003950906
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We study the uniform-in-time propagation of chaos for mean field Langevin dynamics with convex mean field potenital. Convergences in both Wasserstein-$2$ distance and relative entropy are established. We do not require the mean field potenital functional to bear either small mean field interaction or displacement convexity, which are common constraints in the literature. In particular, it allows us to study the efficiency of the noisy gradient descent algorithm for training two-layer neural networks.
Abstract（参考訳）: 対流平均場電位を用いた平均場ランジュバンダイナミクスに対するカオスの均一な時間的伝播について検討した。 wasserstein-$2$距離と相対エントロピーの収束が確立される。文献に共通する制約である小さな平均場相互作用や変位凸性を持つために平均場電位関数は必要としない。特に,2層ニューラルネットワークの学習における雑音勾配降下アルゴリズムの効率性について検討する。

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