「65D05」カテゴリーアーカイブ

Latent Diffusion Autoencoders: Toward Efficient and Meaningful Unsupervised Representation Learning in Medical Imaging

投稿日: 2025年4月14日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、ケーススタディとしてADNIデータベースからの脳MRを使用し … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 41A05, 41A10, 65D05, 65D17, cs.CV | コメントする

Hypergraph $p$-Laplacian equations for data interpolation and semi-supervised learning

投稿日: 2024年11月20日 作成者: jarxiv

要約 $p$-ラプラシアン正則化によるハイパーグラフ学習は、データ内の高次の関係 … 続きを読む →

カテゴリー: 35R02, 65D05, cs.LG, cs.NA, math.NA | Hypergraph $p$-Laplacian equations for data interpolation and semi-supervised learning はコメントを受け付けていません

On the accuracy of interpolation based on single-layer artificial neural networks with a focus on defeating the Runge phenomenon

投稿日: 2024年5月8日 作成者: jarxiv

要約 本論文では、構造がニューロンの数と種類によって決定されるように、フィードフ … 続きを読む →

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Sharp Lower Bounds on Interpolation by Deep ReLU Neural Networks at Irregularly Spaced Data

投稿日: 2024年2月26日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、ディープ ReLU ニューラル ネットワークの補間能力を研究しま … 続きを読む →

カテゴリー: 41A05, 41A25, 65D05, cs.LG, cs.NE, stat.ML | Sharp Lower Bounds on Interpolation by Deep ReLU Neural Networks at Irregularly Spaced Data 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

投稿日: 2024年1月11日 作成者: jarxiv

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

On the accuracy of interpolation based on single-layer artificial neural networks

投稿日: 2023年8月22日 作成者: jarxiv

要約 本論文では、構造がニューロンの数と種類によって決定されるように、フィードフ … 続きを読む →

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NIERT: Accurate Numerical Interpolation through Unifying Scattered Data Representations using Transformer Encoder

投稿日: 2023年3月15日 作成者: jarxiv

要約 散乱データの内挿は、数値解析における古典的な問題であり、理論的および実用的 … 続きを読む →

カテゴリー: 65D05, 68T07, cs.LG, I.2.6 | NIERT: Accurate Numerical Interpolation through Unifying Scattered Data Representations using Transformer Encoder 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

投稿日: 2022年8月23日 作成者: jarxiv

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

Image scaling by de la Vallée-Poussin filtered interpolation

投稿日: 2022年7月11日 作成者: jarxiv

要約 ダウンスケーリングとアップスケーリングの両方で、任意のスケール係数または希 … 続きを読む →

カテゴリー: 62H35, 65D05, 68U10, cs.CV, cs.NA, math.NA | Image scaling by de la Vallée-Poussin filtered interpolation はコメントを受け付けていません