机器学习泛化性研究：Eyring 公式与捕食者-猎物模型

该研究利用捕食者-猎物模型分析机器学习泛化现象，并从生物与化学视角阐释随机梯度朗之万动力学及生成对抗网络。 针对从噪声数据中恢复未知固定次数多项式的具体示例，模型相比梯度下降法提供了更优的近似效果。 文中还运用热力学论据，特别是 Eyring 公式，解释了机器学习中的“顿悟”（延迟泛化）现象。