机器学习泛化：Eyring 公式与捕食者-猎物模型

研究人员利用捕食者-猎物模型研究机器学习的泛化机制，并提出了随机梯度朗之万动力学与生成对抗网络（GAN）的生物及化学解释。在从噪声数据恢复固定次数多项式未知函数的案例中，捕食者-猎物模型的逼近效果优于传统梯度下降法。此外，该研究还借助 Eyring 公式等热力学论据，解释了机器学习中的顿悟（grokking，即延迟泛化）现象。