62M45」カテゴリーアーカイブ

Architecture independent generalization bounds for overparametrized deep ReLU networks

要約 オーバーパラメトリングニューラルネットワークは、オーバーパラメーター化のレ … 続きを読む

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Fractal and Regular Geometry of Deep Neural Networks

要約 深さが増加するにつれて、異なる活性化関数の遠足セットの境界体積を調査するこ … 続きを読む

カテゴリー: 60G60, 62B10, 62M45, 68T07, cs.LG, math.PR, stat.ML | Fractal and Regular Geometry of Deep Neural Networks はコメントを受け付けていません

From Theory to Application: A Practical Introduction to Neural Operators in Scientific Computing

要約 この焦点のレビューでは、パラメトリックな部分微分方程式(PDE)の溶液を近 … 続きを読む

カテゴリー: 62M45, 68T07, cs.CE, cs.LG | From Theory to Application: A Practical Introduction to Neural Operators in Scientific Computing はコメントを受け付けていません

Model Surgery: Modulating LLM’s Behavior Via Simple Parameter Editing

要約 大規模な言語モデル(LLM)は、ジェネラリストアシスタントとして大きな可能 … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 62M45, cs.AI, I.2.7 | Model Surgery: Modulating LLM’s Behavior Via Simple Parameter Editing はコメントを受け付けていません

Derivation of effective gradient flow equations and dynamical truncation of training data in Deep Learning

要約 ReLU 活性化関数を使用した深層学習の累積バイアスと重みを制御する明示的 … 続きを読む

カテゴリー: 57R70, 62M45, cs.AI, cs.LG, math.OC, stat.ML | Derivation of effective gradient flow equations and dynamical truncation of training data in Deep Learning はコメントを受け付けていません

Weighted Sobolev Approximation Rates for Neural Networks on Unbounded Domains

要約 この研究では、スペクトル バロン空間の関数に対する重み付きソボレフ空間での … 続きを読む

カテゴリー: 41A25, 41A30, 41A46, 46E35, 62M45, 68T05, cs.LG, math.FA, stat.ML | Weighted Sobolev Approximation Rates for Neural Networks on Unbounded Domains はコメントを受け付けていません

Approximation Rates for Shallow ReLU$^k$ Neural Networks on Sobolev Spaces via the Radon Transform

要約 $\Omega\subset \mathbb{R}^d$ を有界領域としま … 続きを読む

カテゴリー: 41A25, 41A30, 62M45, cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Approximation Rates for Shallow ReLU$^k$ Neural Networks on Sobolev Spaces via the Radon Transform はコメントを受け付けていません

How to Choose a Reinforcement-Learning Algorithm

要約 強化学習の分野では、逐次的な意思決定の問題に取り組むための多種多様な概念と … 続きを読む

カテゴリー: 62M45, cs.AI, cs.CV, cs.LG, I.2.6, stat.ML | How to Choose a Reinforcement-Learning Algorithm はコメントを受け付けていません

Efficient Neural Network Approaches for Conditional Optimal Transport with Applications in Bayesian Inference

要約 静的および動的条件付き最適トランスポート (COT) 問題の解を近似する … 続きを読む

カテゴリー: 62F15, 62M45, cs.LG, stat.ML | Efficient Neural Network Approaches for Conditional Optimal Transport with Applications in Bayesian Inference はコメントを受け付けていません

Global $\mathcal{L}^2$ minimization at uniform exponential rate via geometrically adapted gradient descent in Deep Learning

要約 深層学習 (DL) ネットワークにおける教師あり学習のシナリオを検討し、勾 … 続きを読む

カテゴリー: 57R70, 62M45, cs.AI, cs.LG, math-ph, math.MP, math.OC, stat.ML | Global $\mathcal{L}^2$ minimization at uniform exponential rate via geometrically adapted gradient descent in Deep Learning はコメントを受け付けていません