「65D15」カテゴリーアーカイブ

Edge-Wise Graph-Instructed Neural Networks

投稿日: 2025年1月9日 作成者: jarxiv

要約 グラフ ノード上のマルチタスク回帰の問題は、最近、メッセージ パッシング … 続きを読む →

カテゴリー: 05C21, 65D15, 68T07, 90C35, cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.NA | コメントする

Edge-Wise Graph-Instructed Neural Networks

投稿日: 2024年9月13日 作成者: jarxiv

要約 グラフ ノード上のマルチタスク回帰の問題は、最近、メッセージ パッシング … 続きを読む →

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Computability of Classification and Deep Learning: From Theoretical Limits to Practical Feasibility through Quantization

投稿日: 2024年8月13日 作成者: jarxiv

要約 過去 10 年間における深層学習の揺るぎない成功により、さまざまな応用分野 … 続きを読む →

カテゴリー: 03D80, 65D15, 68T05, 68T07, cs.CC, cs.LG | Computability of Classification and Deep Learning: From Theoretical Limits to Practical Feasibility through Quantization はコメントを受け付けていません

Nonlinear Discrete-Time Observers with Physics-Informed Neural Networks

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 物理情報に基づくニューラル ネットワーク (PINN) を使用して、離散時 … 続きを読む →

カテゴリー: 37N30, 65D15, 68T05, 93C55, cs.AI, cs.NA, math.DS, math.NA | Nonlinear Discrete-Time Observers with Physics-Informed Neural Networks はコメントを受け付けていません

Universal Approximation Theorem and error bounds for quantum neural networks and quantum reservoirs

投稿日: 2023年7月25日 作成者: jarxiv

要約 全称近似定理は古典的なニューラル ネットワークの基礎であり、後者が目的のマ … 続きを読む →

カテゴリー: 65D15, 68Q12, 68T07, cs.LG, math.PR, quant-ph | Universal Approximation Theorem and error bounds for quantum neural networks and quantum reservoirs はコメントを受け付けていません

Parametrizing Product Shape Manifolds by Composite Networks

投稿日: 2023年3月1日 作成者: jarxiv

要約 形状空間におけるデータ多様体のパラメータ化は、リーマン幾何学の豊富なツール … 続きを読む →

カテゴリー: 65D15, 65D18, 68T07, cs.CV, cs.GR, cs.LG, math.DG | Parametrizing Product Shape Manifolds by Composite Networks はコメントを受け付けていません