Stochastic Scaling Limits and Synchronization by Noise in Deep Transformer Models
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Agazzi, Andrea, Bruno, Giuseppe, García, Eloy Mosig, Saviozzi, Samuele, Romito, Marco |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Quantitative convergence of trained single layer neural networks to Gaussian processes
di: Mosig, Eloy, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mosig, Eloy, et al.
Pubblicazione: (2025)
Global Optimization via Softmin Energy Minimization
di: Agazzi, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Agazzi, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)
A multiscale analysis of mean-field transformers in the moderate interaction regime
di: Bruno, Giuseppe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bruno, Giuseppe, et al.
Pubblicazione: (2025)
Universality in Deep Neural Networks: An approach via the Lindeberg exchange principle
di: Giovagnini, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Giovagnini, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Scaling Limits of Long-Context Transformers
di: Bruno, Giuseppe, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bruno, Giuseppe, et al.
Pubblicazione: (2026)
Effective continuous equations for adaptive SGD: a stochastic analysis view
di: Callisti, Luca, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Callisti, Luca, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uniform Scaling Limits in AdamW-Trained Transformers
di: Gibson, William, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gibson, William, et al.
Pubblicazione: (2026)
Random Quadratic Form on a Sphere: Synchronization by Common Noise
di: Engel, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Engel, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Limit Theorems for Stochastic Gradient Descent with Infinite Variance
di: Blanchet, Jose, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Blanchet, Jose, et al.
Pubblicazione: (2024)
Decoupled Functional Central Limit Theorems for Two-Time-Scale Stochastic Approximation
di: Han, Yuze, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Han, Yuze, et al.
Pubblicazione: (2024)
Variational Kernel Design for Internal Noise: Gaussian Chaos Noise, Representation Compatibility, and Reliable Deep Learning
di: Liu, Ziran
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Ziran
Pubblicazione: (2026)
Noise-induced stabilization in a chemical reaction network without boundary effects
di: Agazzi, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Agazzi, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)
Matrix Denoising with Doubly Heteroscedastic Noise: Fundamental Limits and Optimal Spectral Methods
di: Zhang, Yihan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Yihan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Partially Stochastic Infinitely Deep Bayesian Neural Networks
di: Calvo-Ordonez, Sergio, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Calvo-Ordonez, Sergio, et al.
Pubblicazione: (2024)
Approximation to Deep Q-Network by Stochastic Delay Differential Equations
di: Lu, Jianya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lu, Jianya, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficiency of Parallel and Restart Exploration Strategies in Model Free Stochastic Simulations
di: Garcia, Ernesto, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Garcia, Ernesto, et al.
Pubblicazione: (2025)
Concentration of General Stochastic Approximation Under Heavy-Tailed Markovian Noise
di: Agrawal, Shubhada, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Agrawal, Shubhada, et al.
Pubblicazione: (2026)
Algorithmic Stability of Stochastic Gradient Descent with Momentum under Heavy-Tailed Noise
di: Dang, Thanh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dang, Thanh, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Limits of Latent Reuse in Diffusion Models
di: Yu, Yifeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yu, Yifeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Random-Bridges as Stochastic Transports for Generative Models
di: Goria, Stefano, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Goria, Stefano, et al.
Pubblicazione: (2025)
Limit Theorems for Stochastic Gradient Descent in High-Dimensional Single-Layer Networks
di: Rangriz, Parsa
Pubblicazione: (2025)
di: Rangriz, Parsa
Pubblicazione: (2025)
Flatness-Aware Stochastic Gradient Langevin Dynamics
di: Bruno, Stefano, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bruno, Stefano, et al.
Pubblicazione: (2025)
Information-Theoretic Limits and Strong Consistency on Binary Non-uniform Hypergraph Stochastic Block Models
di: Wang, Hai-Xiao
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Hai-Xiao
Pubblicazione: (2023)
Stochastic Differential Equations models for Least-Squares Stochastic Gradient Descent
di: Schertzer, Adrien, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schertzer, Adrien, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mixed Noise and Posterior Estimation with Conditional DeepGEM
di: Hagemann, Paul, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hagemann, Paul, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stochastic Operator Network: A Stochastic Maximum Principle Based Approach to Operator Learning
di: Bausback, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bausback, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scaling Laws from Sequential Feature Recovery: A Solvable Hierarchical Model
di: Wortsman-Zurich, Arie, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wortsman-Zurich, Arie, et al.
Pubblicazione: (2026)
Some Theoretical Limitations of t-SNE
di: Li, Rupert, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Rupert, et al.
Pubblicazione: (2026)
Decentralized Proximal Stochastic Gradient Langevin Dynamics
di: Islam, Mohammad Rafiqul, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Islam, Mohammad Rafiqul, et al.
Pubblicazione: (2026)
Adaptive Learning via Off-Model Training and Importance Sampling for Fully Non-Markovian Optimal Stochastic Control. Complete version
di: Leão, Dorival, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Leão, Dorival, et al.
Pubblicazione: (2026)
Stabilizing Temporal Difference Learning via Implicit Stochastic Recursion
di: Kim, Hwanwoo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Hwanwoo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Flow Matching: Markov Kernels, Stochastic Processes and Transport Plans
di: Wald, Christian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wald, Christian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Convergence of Two Time-Scale Stochastic Approximation: A Martingale Approach
di: Vidyasagar, Mathukumalli
Pubblicazione: (2026)
di: Vidyasagar, Mathukumalli
Pubblicazione: (2026)
Homogenized Transformers
di: Koubbi, Hugo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Koubbi, Hugo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Gaussian Fluctuations for the Stochastic Landau-Lifshitz Navier-Stokes Equation in Dimension $D\geq2$
di: Kotitsas, Sotiris, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kotitsas, Sotiris, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal Initialization in Depth: Lyapunov Initialization and Limit Theorems for Deep Leaky ReLU Networks
di: Kogler, Constantin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kogler, Constantin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Stochastic Port-Hamiltonian Neural Networks: Universal Approximation with Passivity Guarantees
di: Di Persio, Luca, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Di Persio, Luca, et al.
Pubblicazione: (2026)
Non-Asymptotic Convergence of Stochastic Iterative Algorithms: A Lyapunov Framework
di: Chen, Zaiwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Zaiwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
Convergence, Sticking and Escape: Stochastic Dynamics Near Critical Points in SGD
di: Dudukalov, Dmitry, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dudukalov, Dmitry, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exact Gradients for Stochastic Spiking Neural Networks Driven by Rough Signals
di: Holberg, Christian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Holberg, Christian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Quantitative convergence of trained single layer neural networks to Gaussian processes
di: Mosig, Eloy, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Global Optimization via Softmin Energy Minimization
di: Agazzi, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025) -
A multiscale analysis of mean-field transformers in the moderate interaction regime
di: Bruno, Giuseppe, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Universality in Deep Neural Networks: An approach via the Lindeberg exchange principle
di: Giovagnini, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Scaling Limits of Long-Context Transformers
di: Bruno, Giuseppe, et al.
Pubblicazione: (2026)