p进数模型的连续优化方法
原文标题：Continuous Optimization for p-adic Models
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论文提出首个针对p进数参数机器学习模型的原生连续梯度下降方法。由于p进数完全非连通导致标准损失平坦，作者借助Berkovich仿射线将其扩展为路径连通的度量树，从而支持有效优化器与反向传播。实验表明该方法能高效学习p进数系数的线性模型以完成模运算任务，并演示了动量、Adam变体及语义网络分类。
- 问题
- p进数参数模型缺乏原生连续优化方法，现有优化器多为离散组合搜索。
- 方法
- 借助Berkovich仿射线把p进数扩展为路径连通的度量树，从而支持梯度下降与反向传播。
- 结果
- 高效学习p进数系数线性模型完成模运算任务，并演示动量、Adam变体及语义网络分类。
- 影响
- 为p进数机器学习打开连续优化路径，属理论探索，短期对工程实践影响有限。
机构：Google DeepMind
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