「62M45」カテゴリーアーカイブ

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

投稿日: 2025年3月10日 作成者: jarxiv

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 →

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

投稿日: 2025年2月12日 作成者: jarxiv

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 →

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

投稿日: 2025年1月14日 作成者: jarxiv

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 →

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Weighted Sobolev Approximation Rates for Neural Networks on Unbounded Domains

投稿日: 2024年11月7日 作成者: jarxiv

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 →

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

投稿日: 2024年8月21日 作成者: jarxiv

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

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How to Choose a Reinforcement-Learning Algorithm

投稿日: 2024年7月31日 作成者: jarxiv

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 →

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

投稿日: 2024年7月22日 作成者: jarxiv

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 →

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

投稿日: 2024年4月11日 作成者: jarxiv

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 →

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Random Vector Functional Link Networks for Function Approximation on Manifolds

投稿日: 2024年3月31日 作成者: jarxiv

要約 フィードフォワード ニューラル ネットワークの学習速度は遅いことで悪名高く … 続きを読む →

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

投稿日: 2024年3月19日 作成者: jarxiv

要約 深層学習ネットワークで $\mathcal{L}^2$ コスト関数の最小化 … 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