「60J22」カテゴリーアーカイブ

Explainable Bayesian deep learning through input-skip Latent Binary Bayesian Neural Networks

投稿日: 2025年3月14日 作成者: jarxiv

要約 人工ニューラルネットワーク（ANN）を使用した自然現象のモデリングは、多く … 続きを読む →

カテゴリー: 05A16, 60J22, 62-02, 62-09, 62F07, 62F15, 62J05, 62J12, 62J99, 62M05, 90C27, 90C59, 92D20, cs.AI, cs.LG, G.1.6, stat.CO, stat.ME, stat.ML | Explainable Bayesian deep learning through input-skip Latent Binary Bayesian Neural Networks はコメントを受け付けていません

Deep Learning without Global Optimization by Random Fourier Neural Networks

投稿日: 2024年7月17日 作成者: jarxiv

要約 ランダムな複雑な指数関数的活性化関数を利用する、さまざまなディープ ニュー … 続きを読む →

カテゴリー: 60J22, 65C05, 65C40, 65T40, 68T07, 90C15, cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Deep Learning without Global Optimization by Random Fourier Neural Networks はコメントを受け付けていません

Generative Plug and Play: Posterior Sampling for Inverse Problems

投稿日: 2023年6月13日 作成者: jarxiv

要約 過去 10 年にわたり、プラグ アンド プレイ (PnP) は、前方モデル … 続きを読む →

カテゴリー: 60J22, 68U10, 94A08, cs.CV | Generative Plug and Play: Posterior Sampling for Inverse Problems はコメントを受け付けていません

Sparsifying Bayesian neural networks with latent binary variables and normalizing flows

投稿日: 2023年5月8日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】　潜在的バイナリ変数と正規化フローを用いたスパースなベイジアン … 続きを読む →

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