循环神经网络中的学习诱导动力学相变
原文标题：Learning-Induced Dynamical Transition in Recurrent Neural Networks
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论文建立非平衡动力学平均场理论（DMFT），描述循环神经网络学习过程中从混沌活动到稳定任务行为的转变。研究显示慢速反馈驱动学习产生演化的有效反馈强度，使网络在 DMFT 解的分岔点发生相变，并识别出临界反馈强度与依赖学习率的临界时间。理论预测的训练输出演化与数值模拟定量吻合。
- 问题
- 循环神经网络学习如何把初始混沌活动转变为稳定任务行为，缺乏理论描述。
- 方法
- 建立非平衡动力学平均场理论，用慢速反馈驱动的有效反馈强度刻画 DMFT 解的分岔相变。
- 结果
- 理论预测的训练输出演化与数值模拟定量吻合
- 影响
- 为 RNN 训练稳定性提供理论判据，如临界反馈强度与学习率相关的临界时间。
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