「34H05」カテゴリーアーカイブ

Score-based Neural Ordinary Differential Equations for Computing Mean Field Control Problems

投稿日: 2025年1月30日 作成者: jarxiv

要約 古典的なニューラルの通常の微分方程式（ODE）は、ニューラルネットワークが … 続きを読む →

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Normalizing flows as approximations of optimal transport maps via linear-control neural ODEs

投稿日: 2024年10月30日 作成者: jarxiv

要約 「フローの正規化」という用語は、ディープ ニューラル ネットワークを使用し … 続きを読む →

カテゴリー: 34H05, 49J45, 49M05, 49Q22, cs.LG, math.OC | Normalizing flows as approximations of optimal transport maps via linear-control neural ODEs はコメントを受け付けていません

Deep Neural Networks: Multi-Classification and Universal Approximation

投稿日: 2024年9月11日 作成者: jarxiv

要約 幅 $2$ と深さ $2N+4M-1$ 層の ReLU ディープ ニューラ … 続きを読む →

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Interplay between depth and width for interpolation in neural ODEs

投稿日: 2024年2月7日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル常微分方程式 (ニューラル ODE) は、制御の観点から教師あり … 続きを読む →

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Interplay between depth and width for interpolation in neural ODEs

投稿日: 2024年1月22日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル常微分方程式 (ニューラル ODE) は、制御の観点から教師あり … 続きを読む →

カテゴリー: 34H05, 68T07, cs.LG, math.OC, secondary | Interplay between depth and width for interpolation in neural ODEs はコメントを受け付けていません

Normalizing flows as approximations of optimal transport maps via linear-control neural ODEs

投稿日: 2023年11月3日 作成者: jarxiv

要約 「フローの正規化」という用語は、ディープ ニューラル ネットワークを使用し … 続きを読む →

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Finite Time Lyapunov Exponent Analysis of Model Predictive Control and Reinforcement Learning

投稿日: 2023年5月19日 作成者: jarxiv

要約 有限時間リアプノフ指数 (FTLE) は、非定常流体流れ場における不変多様 … 続きを読む →

カテゴリー: 34D08, 34H05, 37D10, 37N10, 37N35, 76F25, 93B45, cs.RO, cs.SY, eess.SY, math.DS, math.OC, nlin.CD | Finite Time Lyapunov Exponent Analysis of Model Predictive Control and Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません