深層学習のハミルトン・ヤコビ理論

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本論文では、ニューラルネットワークの訓練をハミルトン・ヤコビ初期値問題の探索として正確に特定している。各勾配ステップは粘性ハミルトン・ヤコビ方程式の初期データを選択し、その Hopf-Cole 伝播子が観測データに最も適合する。推論時には、入力は空間領域である。