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Theoretical Approaches to On-line Learning in Smooth Multilayer Nets

机译:平滑多层网络中在线学习的理论方法

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摘要

On-line learning is one of the leading training techniques for neural networks. In this paper we will review recent theoretical approaches, based on methods from non-equilibrium statistical mechanics, for analysing on-line learning in multilayer neural network, concentrating on new approaches for defining optimal learning parameters or rules and on incorporating second order information into the learning process using natural gradient descent.
机译:在线学习是神经网络的主要培训技术之一。在本文中,我们将回顾基于非平衡统计力学方法的最新理论方法,以分析多层神经网络中的在线学习,重点研究定义最佳学习参数或规则的新方法,以及将二阶信息合并到模型中。使用自然梯度下降的学习过程。

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