Eine Verbindung zwischen Stoßwellentheorie und symmetrie-reduzierten Stochastic Gradient Descent für künstliche neuronale Netze

arXiv:2606.18303v1 Ankündigungstyp: neu. Zusammenfassung: Wir entwickeln eine mathematisch explizite Verbindung zwischen Stoßwellentheorie und der symmetrie-quotientierten Lernodynamik von Stochastic Gradient Descent, basierend auf Differentialgeometrie, Lie-Gruppentheorie und Strömungsmechanik. Spezifisch, nach Quotientierung