月別アーカイブ: 2025年1月

Clipped SGD Algorithms for Performative Prediction: Tight Bounds for Clipping Bias and Remedies

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 このホワイトペーパーでは、意思決定依存データ分布を備えたクリップ確率的勾配 … 続きを読む →

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Universal Rates of Empirical Risk Minimization

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 よく知られている経験的リスク最小化（ERM）の原則は、広く使用されている多 … 続きを読む →

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MolGraph-xLSTM: A graph-based dual-level xLSTM framework with multi-head mixture-of-experts for enhanced molecular representation and interpretability

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 分子特性を予測することは創薬に不可欠であり、計算方法はこのプロセスを大幅に … 続きを読む →

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Generative Adversarial Reduced Order Modelling

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 この作業では、Garomを提示します。Garomは、生成敵のネットワーク（ … 続きを読む →

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adabmDCA 2.0 — a flexible but easy-to-use package for Direct Coupling Analysis

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 このメソッドの記事では、ボルツマンの機械学習に基づいた直接結合分析（DCA … 続きを読む →

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Bayesian Despeckling of Structured Sources

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 スペックルノイズは、コヒーレントイメージングシステムの基本的な課題であり、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.AP | Bayesian Despeckling of Structured Sources はコメントを受け付けていません

A Hype-Adjusted Probability Measure for NLP Stock Return Forecasting

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 この記事では、株価収益率とボラティリティ予測のための新しい自然言語処理（N … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, q-fin.CP | A Hype-Adjusted Probability Measure for NLP Stock Return Forecasting はコメントを受け付けていません

Energy-based physics-informed neural network for frictionless contact problems under large deformation

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 接触力学の数値的方法は、エンジニアリングアプリケーションで非常に重要であり … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.comp-ph | Energy-based physics-informed neural network for frictionless contact problems under large deformation はコメントを受け付けていません

Resampling Filter Design for Multirate Neural Audio Effect Processing

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 ニューラルネットワークは、特にギターアンプと歪みペダルのオーディオエフェク … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SD, eess.AS, eess.SP | Resampling Filter Design for Multirate Neural Audio Effect Processing はコメントを受け付けていません

FLRONet: Deep Operator Learning for High-Fidelity Fluid Flow Field Reconstruction from Sparse Sensor Measurements

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 スパースセンサーの測定から高忠実度の流体流れ場を再構築することは、多くの科 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn | FLRONet: Deep Operator Learning for High-Fidelity Fluid Flow Field Reconstruction from Sparse Sensor Measurements はコメントを受け付けていません