SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来
This document summarizes a research paper on modeling long-range dependencies in sequence data using structured state space models and deep learning. The proposed S4 model (1) derives recurrent and convolutional representations of state space models, (2) improves long-term memory using HiPPO matrices, and (3) efficiently computes state space model convolution kernels. Experiments show S4 outperfor
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Stochastic Gradient Descent in Continuous Time: A Central Limit Theorem
