The proton structure one mode at a time: a Neural Tangent Kernel analysis of a DIS fit
Cet article applique l'analyse du noyau tangentiel neuronal (NTK) à l'ajustement de données de diffusion inélastique profonde, révélant que la dynamique d'entraînement des réseaux de neurones pour les fonctions de distribution de partons est régie par l'apprentissage incrémentiel des modes NTK, où les modes principaux reconstruisent la physique cible tandis que les modes sous-dominants capturent le bruit des données, fournissant ainsi un cadre géométrique et analytique pour comprendre la régularisation, l'initialisation et l'interaction entre les données et la méthodologie.