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【24h】

Stochastics of on-line back-propagation

机译:在线背部传播的随机

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摘要

We study on-line backpropagation and show that the existing theoretical descriptions are strictly valied only on relatively short time scales or in the vicinity of (local) minima of the backpropagation error potential. Qualitative global features (e.g., why is it much easier to escape from local minima than from global minima) may also be explained by these local descriptions, but the current approaches cannot give accurate quantitative predictions of global properties (e.g., how long does it take to reach the global minimum starting from a local minimum).
机译:我们研究在线反向化,表明现有的理论描述仅在相对短的时间尺度或背部误差误差潜力的(本地)最小值附近严格衡量。定性的全局特征(例如,为什么从全局最小值逃离到全球最小值,也可以通过这些本地描述来解释,但是当前方法不能提供全局属性的准确定量预测(例如,需要多长时间从本地最低限度开始达到全局最小值)。

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