【博士论文：深度学习基础组成——一种范畴论方法】
- 从范畴论的角度探讨了深度学习的基本组成部分，提出了一种新的理论框架。
- 引入"学习范畴"的概念，将深度学习中的各种组件(如数据、模型、损失函数等)抽象为范畴论中的对象和态射，揭示了它们之间的内在联系。
- 文章系统地分析了监督学习、无监督学习、强化学习等不同学习范式在学习范畴中的表示，展现了该理论框架的普适性。
- 重点讨论了学习范畴中的极限和余极限结构，并证明了它们与深度学习中的优化过程和泛化能力之间的紧密联系。
- 探讨了学习范畴与其他数学领域(如测度论、概率论、拓扑学)之间的关联，展现了深度学习的跨学科特性。
- 学习范畴理论有助于从更高的抽象层次理解深度学习，为设计新的学习算法和架构提供了理论指导。
- 展望了学习范畴论的进一步发展方向，包括将其拓展到更广泛的机器学习领域，以及与其他数学分支的深度融合。
《Fundamental Components of Deep Learning: A category-theoretic approach》B Gavranović [University of Strathclyde] (2024)
网页链接 #机器学习# #人工智能# #论文#
- 从范畴论的角度探讨了深度学习的基本组成部分，提出了一种新的理论框架。
- 引入"学习范畴"的概念，将深度学习中的各种组件(如数据、模型、损失函数等)抽象为范畴论中的对象和态射，揭示了它们之间的内在联系。
- 文章系统地分析了监督学习、无监督学习、强化学习等不同学习范式在学习范畴中的表示，展现了该理论框架的普适性。
- 重点讨论了学习范畴中的极限和余极限结构，并证明了它们与深度学习中的优化过程和泛化能力之间的紧密联系。
- 探讨了学习范畴与其他数学领域(如测度论、概率论、拓扑学)之间的关联，展现了深度学习的跨学科特性。
- 学习范畴理论有助于从更高的抽象层次理解深度学习，为设计新的学习算法和架构提供了理论指导。
- 展望了学习范畴论的进一步发展方向，包括将其拓展到更广泛的机器学习领域，以及与其他数学分支的深度融合。
《Fundamental Components of Deep Learning: A category-theoretic approach》B Gavranović [University of Strathclyde] (2024)
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