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Modular Manifolds – Eine neue Ära der Optimierung neuronaler Netzwerke
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In diesem Artikel wird die Methode der Modular Manifolds vorgestellt, die eine neue Herangehensweise an die Optimierung neuronaler Netzwerke darstellt. Durch die Normalisierung von Gewichtsmatrizen und die Verwendung der Stiefel-Mannigfaltigkeit wird ein stabileres und vorhersagbares Training ermöglicht. Der Manifold Muon Optimierer und die Theorie der modularen Mannigfaltigkeiten bieten vielversprechende Ansätze zur Verbesserung der Effizienz und Stabilität von Trainingsprozessen. Zukünftige Forschungsrichtungen werden ebenfalls diskutiert.