MAPress
ترجمه فارسی مقاله عدم توصیف شکل بسته برای جریان شیب در شبکه های باریک دو لایه

ترجمه فارسی مقاله عدم توصیف شکل بسته برای جریان شیب در شبکه های باریک دو لایه

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Absence of Closed-Form Descriptions for Gradient Flow in Two-Layer Narrow  Networks
عنوان مقاله به فارسی عدم توصیف شکل بسته برای جریان شیب در شبکه های باریک دو لایه
نویسندگان Yeachan Park
فرمت مقاله انگلیسی PDF
زبان مقاله تحویلی
فرمت مقاله ترجمه شده
نحوه تحویل ترجمه
تعداد صفحات 23
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Dynamical Systems,یادگیری ماشین , سیستم های دینامیکی ,
توضیحات Submitted 15 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 15 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP NASA ADS Google Scholar Semantic Scholar arXiv

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

In the field of machine learning, comprehending the intricate training dynamics of neural networks poses a significant challenge. This paper explores the training dynamics of neural networks, particularly whether these dynamics can be expressed in a general closed-form solution. We demonstrate that the dynamics of the gradient flow in two-layer narrow networks is not an integrable system. Integrable systems are characterized by trajectories confined to submanifolds defined by level sets of first integrals (invariants), facilitating predictable and reducible dynamics. In contrast, non-integrable systems exhibit complex behaviors that are difficult to predict. To establish the non-integrability, we employ differential Galois theory, which focuses on the solvability of linear differential equations. We demonstrate that under mild conditions, the identity component of the differential Galois group of the variational equations of the gradient flow is non-solvable. This result confirms the system's non-integrability and implies that the training dynamics cannot be represented by Liouvillian functions, precluding a closed-form solution for describing these dynamics. Our findings highlight the necessity of employing numerical methods to tackle optimization problems within neural networks. The results contribute to a deeper understanding of neural network training dynamics and their implications for machine learning optimization strategies.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

در زمینه یادگیری ماشین ، درک پویایی آموزش پیچیده شبکه های عصبی یک چالش مهم است.در این مقاله به پویایی آموزش شبکه های عصبی می پردازد ، به ویژه اینکه آیا این پویایی ها می توانند در یک راه حل عمومی بسته بیان شوند.ما نشان می دهیم که پویایی جریان شیب در شبکه های باریک دو لایه یک سیستم یکپارچه نیست.سیستم های یکپارچه توسط مسیرهای محدود به زیر مجموعه های تعریف شده توسط مجموعه های سطح انتگرال اول (متغیر) مشخص می شوند و پویایی قابل پیش بینی و قابل پیش بینی را تسهیل می کنند.در مقابل ، سیستم های غیر یکپارچه رفتارهای پیچیده ای را نشان می دهند که پیش بینی آن دشوار است.برای ایجاد عدم همبستگی ، ما از تئوری گالوئیس دیفرانسیل استفاده می کنیم ، که بر قابلیت حل معادلات دیفرانسیل خطی متمرکز است.ما نشان می دهیم که در شرایط خفیف ، مؤلفه هویت گروه Galois دیفرانسیل از معادلات متغیر جریان شیب غیر قابل حل است.این نتیجه عدم ادغام سیستم را تأیید می کند و دلالت بر این دارد که پویایی آموزش نمی تواند توسط توابع لیوویلیان ارائه شود ، و مانع از یک راه حل بسته برای توصیف این پویایی ها می شود.یافته های ما ضرورت استفاده از روشهای عددی را برای مقابله با مشکلات بهینه سازی در شبکه های عصبی برجسته می کند.نتایج به درک عمیق تر از پویایی آموزش شبکه عصبی و پیامدهای آنها در استراتژی های بهینه سازی یادگیری ماشین کمک می کند.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.