Cybercat发布神经图炼丹论文

Cybercat Institute 发布《An Invitation to Neural Picture Alchemy》博客及配套 TMLR 论文，提出用弦图描述目标函数与训练后模型行为之间的语义关系，并以反向传播辅助寻找满足约束的神经网络映射。 该框架把神经网络视为变量映射、目标函数视为约束变量的方程，并将深度学习解释为一种以函数复合代数取代群、连续映射取代线性映射的表示论。论文中引用的推文还称，梯度下降在非交换、非分配乃至非结合代数上，约100次迭代即可找到精确解。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。