「49Q22」カテゴリーアーカイブ

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 →

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

Optimal transport for automatic alignment of untargeted metabolomic data

投稿日: 2023年9月14日 作成者: jarxiv

要約 液体クロマトグラフィー質量分析 (LC-MS) による非標的メタボローム … 続きを読む →

カテゴリー: 49Q22, 92C40, cs.LG, G.3, q-bio.QM | Optimal transport for automatic alignment of untargeted metabolomic data はコメントを受け付けていません

Variational formulations of ODE-Net as a mean-field optimal control problem and existence results

投稿日: 2023年4月7日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：ODE-Netの変分形式による平均場最適制御問題の存在結果 要約 … 続きを読む →

カテゴリー: 35A35 (Secondary), 49Q22, 68T07, cs.LG, math.AP, math.OC | Variational formulations of ODE-Net as a mean-field optimal control problem and existence results はコメントを受け付けていません

Designing Universal Causal Deep Learning Models: The Geometric (Hyper)Transformer

投稿日: 2023年3月10日 作成者: jarxiv

要約 確率的分析におけるいくつかの問題は、それらの幾何学によって定義されており、 … 続きを読む →

カテゴリー: 30L99, 41A65, 49Q22, 60G25, 60H35, 68T07, cs.LG, cs.NE, math.MG, math.PR, q-fin.CP | Designing Universal Causal Deep Learning Models: The Geometric (Hyper)Transformer はコメントを受け付けていません

Wassmap: Wasserstein Isometric Mapping for Image Manifold Learning

投稿日: 2023年2月22日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、イメージングアプリケーションにおける既存のグローバル非線形次 … 続きを読む →

カテゴリー: 49Q22, 68T10, cs.CV, cs.LG, stat.ML | Wassmap: Wasserstein Isometric Mapping for Image Manifold Learning はコメントを受け付けていません

Wassmap: Wasserstein Isometric Mapping for Image Manifold Learning

投稿日: 2022年12月14日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、イメージングアプリケーションにおける既存のグローバル非線形次 … 続きを読む →

カテゴリー: 49Q22, 68T10, cs.CV, cs.LG, stat.ML | Wassmap: Wasserstein Isometric Mapping for Image Manifold Learning はコメントを受け付けていません