53Z50」カテゴリーアーカイブ

The structure of the token space for large language models

要約 大規模な言語モデルは、発話のセグメント (トークン) を高次元の周囲の潜在 … 続きを読む

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Blessing of Dimensionality for Approximating Sobolev Classes on Manifolds

要約 多様体仮説では、自然な高次元データは実際には低次元多様体上またはその周囲で … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 41A25, 41A46, 53Z50, cs.LG, math.ST, stat.TH | Blessing of Dimensionality for Approximating Sobolev Classes on Manifolds はコメントを受け付けていません

Manifold learning in Wasserstein space

要約 この論文は、Wasserstein-2 距離 $\mathrm{W} で計 … 続きを読む

カテゴリー: 41A65, 49Q22, 53Z50, 58B20, cs.LG, math.DG, stat.ML | Manifold learning in Wasserstein space はコメントを受け付けていません

Manifold GCN: Diffusion-based Convolutional Neural Network for Manifold-valued Graphs

要約 リーマン多様体の特徴を持つグラフに対して 2 つのグラフ ニューラル ネッ … 続きを読む

カテゴリー: 53Z50, cs.LG, I.2.4, math.DG | Manifold GCN: Diffusion-based Convolutional Neural Network for Manifold-valued Graphs はコメントを受け付けていません

Convergent autoencoder approximation of low bending and low distortion manifold embeddings

要約 オートエンコーダはエンコーダとデコーダで構成され、高次元データの次元削減の … 続きを読む

カテゴリー: 49J55, 53B12, 53B50, 53Z50, 65D05, 68T07, 68T09, cs.CV, cs.LG, cs.NA, math.NA | Convergent autoencoder approximation of low bending and low distortion manifold embeddings はコメントを受け付けていません

$O(k)$-Equivariant Dimensionality Reduction on Stiefel Manifolds

要約 現実世界のデータセットの多くは、それぞれ高次元のシュティーフェル多様体とグ … 続きを読む

カテゴリー: 53Z50, 55-08, 68W99, cs.CG, cs.LG, math.AT | $O(k)$-Equivariant Dimensionality Reduction on Stiefel Manifolds はコメントを受け付けていません

Geometry in global coordinates in mechanics and optimal transport

要約 内積空間に埋め込まれた多様体の場合、{\it ハミルトン ベクトル場、アフ … 続きを読む

カテゴリー: 53C05, 53C42, 53D05, 53Z30, 53Z50, 70H05, 70H33, 70H45, cs.RO, cs.SY, eess.SY, math-ph, math.DG, math.MP | Geometry in global coordinates in mechanics and optimal transport はコメントを受け付けていません

Linear Regression on Manifold Structured Data: the Impact of Extrinsic Geometry on Solutions

要約 この論文では、多様体上に構造化されたデータに適用される線形回帰を研究します … 続きを読む

カテゴリー: 53Z50, cs.LG, G.1.2; G.4, math.DG | Linear Regression on Manifold Structured Data: the Impact of Extrinsic Geometry on Solutions はコメントを受け付けていません

An elementary method to compute equivariant convolutional kernels on homogeneous spaces for geometric deep learning

要約 リー群の同次空間からこの群の加群への同次写像の空間を計算する基本的な方法を … 続きを読む

カテゴリー: 16Z05, 43A85 (Secondary), 53Z50, cs.AI, math.RT | An elementary method to compute equivariant convolutional kernels on homogeneous spaces for geometric deep learning はコメントを受け付けていません

Learning Low Bending and Low Distortion Manifold Embeddings: Theory and Applications

要約 エンコーダーとデコーダーで構成されるオートエンコーダーは、高次元データの次 … 続きを読む

カテゴリー: 49J55, 53B12, 53B50, 53Z50, 65D05, 68T07, 68T09, cs.CV, cs.LG, cs.NA, math.NA | Learning Low Bending and Low Distortion Manifold Embeddings: Theory and Applications はコメントを受け付けていません