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제안 방법
- 둘째로, 다음과 같이 주어지는 Griewank potential 에 adaptive steepest descent 규칙을 적용해 보았다.
이론/모형
- 한다. 결국 affine parameter 라는 시간 좌표에서 크기가 상수 1인 새로운 Lagrangian 을 정의하고 이에 변분법(calculus of variation)을 적용하여 [2] 2차의 adaptively damped oscillator 방정식을 얻었다.
- 우리는 변분법으로 새롭게 얻은 2차의 adaptively damped oscillator 방정식을 Qian [3] 의 방법으로 discretize 시켰다. 그리고 이렇게 얻은 1차의 adaptive steepest descent 규칙을 Attouch et al.
- 우리는 이러한 개념을 뉴럴 네트워크 학습에 적용하고자 한다. 결국 affine parameter 라는 시간 좌표에서 크기가 상수 1인 새로운 Lagrangian 을 정의하고 이에 변분법(calculus of variation)을 적용하여 [2] 2차의 adaptively damped oscillator 방정식을 얻었다.
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