論文の概要: Lecture Notes on Linear Neural Networks: A Tale of Optimization and Generalization in Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13767v1
- Date: Sun, 25 Aug 2024 08:24:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-27 18:00:02.871337
- Title: Lecture Notes on Linear Neural Networks: A Tale of Optimization and Generalization in Deep Learning
- Title（参考訳）: 線形ニューラルネットワークの講義ノート:ディープラーニングにおける最適化と一般化の物語
- Authors: Nadav Cohen, Noam Razin,
- Abstract要約: ノートは、深層学習の数学的理解に関するプリンストン大学の上級講座の一部として、2021年3月にNCが行った講義に基づいている。
彼らは線形ニューラルネットワークの理論(NC、NR、共同研究者によって開発された)を提示し、ディープラーニングの最適化と一般化の研究における基礎モデルである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.909298522361306
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: These notes are based on a lecture delivered by NC on March 2021, as part of an advanced course in Princeton University on the mathematical understanding of deep learning. They present a theory (developed by NC, NR and collaborators) of linear neural networks -- a fundamental model in the study of optimization and generalization in deep learning. Practical applications born from the presented theory are also discussed. The theory is based on mathematical tools that are dynamical in nature. It showcases the potential of such tools to push the envelope of our understanding of optimization and generalization in deep learning. The text assumes familiarity with the basics of statistical learning theory. Exercises (without solutions) are included.
- Abstract（参考訳）: これらのノートは、深層学習の数学的理解に関するプリンストン大学の上級講座の一部として、2021年3月にNCが行った講義に基づいている。
彼らは線形ニューラルネットワークの理論(NC、NR、共同研究者によって開発された)を提示し、ディープラーニングの最適化と一般化の研究における基礎モデルである。
提示された理論から生まれた実践的応用についても論じる。
この理論は、自然界で動的である数学的ツールに基づいている。
これは、ディープラーニングにおける最適化と一般化の理解のエンベロープを推し進めるための、そのようなツールの可能性を示している。
このテキストは統計学習理論の基礎に精通している。
エクササイズは(ソリューションなしで)含まれます。
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