62M45」カテゴリーアーカイブ

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

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

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FuNVol: A Multi-Asset Implied Volatility Market Simulator using Functional Principal Components and Neural SDEs

要約 過去の価格に忠実な、複数の資産にわたるインプライド ボラティリティ (IV … 続きを読む

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Modeling Unknown Stochastic Dynamical System via Autoencoder

要約 未知の確率力学システムの正確な予測モデルをその軌跡データから学習する数値的 … 続きを読む

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Learning Differentiable Particle Filter on the Fly

要約 微分可能粒子フィルターは、ニューラル ネットワークを使用して状態空間モデル … 続きを読む

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An overview of differentiable particle filters for data-adaptive sequential Bayesian inference

要約 重み付けされたサンプルを使用して事後分布を近似することにより、粒子フィルタ … 続きを読む

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Optimal Approximation Rates for Deep ReLU Neural Networks on Sobolev and Besov Spaces

要約 $\Omega = [0,1]^d$ を $\mathbb{R}^d$ の … 続きを読む

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Optimal Approximation Rates for Deep ReLU Neural Networks on Sobolev and Besov Spaces

要約 $\Omega = [0,1]^d$ を $\mathbb{R}^d$ の … 続きを読む

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Geometric structure of Deep Learning networks and construction of global ${\mathcal L}^2$ minimizers

要約 この論文では、$L$ 隠れ層、ランプ活性化関数、${\mathcal L} … 続きを読む

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Compressing Sentence Representation with maximum Coding Rate Reduction

要約 【タイトル】最大符号化レート削減による文の表現の圧縮 【要約】 &#821 … 続きを読む

カテゴリー: 62M45, 68T50, cs.CL, cs.LG, I.2.0 | Compressing Sentence Representation with maximum Coding Rate Reduction はコメントを受け付けていません

Neural Delay Differential Equations: System Reconstruction and Image Classification

要約 タイトル:ニューラルディレイ微分方程式:システム再構築と画像分類 要約: … 続きを読む

カテゴリー: 34Kxx, 62M45, 68Txx, 82C32, 93C43, cs.AI, cs.LG, H.1.1, math.DS, nlin.CD | Neural Delay Differential Equations: System Reconstruction and Image Classification はコメントを受け付けていません