低秩RNN学习动力学理论：重叠空间低维描述

Yoav Ger 与 Omri Barak 发布理论研究论文（arXiv v2），将低秩循环神经网络的分析框架从活动扩展到学习：在降维的重叠空间中直接推导梯度下降动力学，得到低维ODE描述，并分别刻画损失可见重叠与损失不可见重叠。 基于论文摘要，该框架对线性RNN为精确描述，对非线性RNN在大N高斯极限下为渐近描述。作者提出学习可暴露功能等价网络的连接差异，并将损失不可见重叠作为记忆变量表示训练历史。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。