A Study of Time-Stepping Methods for Optimization in Supervised Learning
Maskininlärning är ett område inom artificiell intelligens som handlar om metoder för att träna datorer att lära sig regler för att lösa en uppgift. Dessa regler har inte programmerats av en människa, utan datorerna måste upptäcka dem genom att lösa optimeringsproblem. De här optimeringsproblemen kan också ses som gradientflödesproblem, en typ av differentialekvationer, vilka kan lösas med hjälp In supervised machine learning, training neural networks requires solving optimization problems. These problems can be restated as gradient flow problems and solved numerically using time-stepping methods. In order to study the behavior of these time-stepping methods, in the context of solving the aforementioned optimization problems, a framework in Python was developed. This framework is based o
