الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تدفق متوازن
-
تحسين هندسي-إنتروبي: دمج النقل الأمثل مع طرق التدرج ريمان لتدريب الشبكات العصبية
Geometric-Entropic Optimization: Integrating Optimal Transport with Riemannian Gradient Methods for Neural Network Training2026 | المؤلف: Massimiliano Ferrara | المجلة: Journal of Optimization Theory and Applications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يقدم المؤلفون تحسين هندسي-إنتروبي (GEO)، وهو خوارزمية جديدة مصممة لتدريب الشبكات العصبية تجمع بين طرق التدرج الريماني مع النقل الأمثل المنظم بالإنتروبيا. يعمل GEO على مجموعة معلمات باستخدام مقياس فيشر-واسرشتاين ويستخدم إسقاطات من نوع سينكهورن للحفاظ على القيود التوزيعية على تنشيطات الطبقات. يقدم المؤلفون ضمانات التقارب، موضحين أن GEO يحقق معدل \(…