「65N21」カテゴリーアーカイブ

Electrical Impedance Tomography for Anisotropic Media: a Machine Learning Approach to Classify Inclusions

投稿日: 2025年2月7日 作成者: jarxiv

要約 バックグラウンドコンダクティングボディ$ \ omega \ subset … 続きを読む →

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Reducing the cost of posterior sampling in linear inverse problems via task-dependent score learning

投稿日: 2024年5月27日 作成者: jarxiv

要約 スコアベースの拡散モデル (SDM) は、さまざまなベイジアン逆問題で事後 … 続きを読む →

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Taming Score-Based Diffusion Priors for Infinite-Dimensional Nonlinear Inverse Problems

投稿日: 2024年5月27日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、関数空間でベイジアン逆問題を解決できるサンプリング手法を導入 … 続きを読む →

カテゴリー: 60Hxx, 60Jxx, 62F15, 65C05, 65N21, 68Q32, 82C31, cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Taming Score-Based Diffusion Priors for Infinite-Dimensional Nonlinear Inverse Problems はコメントを受け付けていません

Semi-Supervised Deep Sobolev Regression: Estimation, Variable Selection and Beyond

投稿日: 2024年1月10日 作成者: jarxiv

要約 我々は、基礎となる回帰関数とその勾配のノンパラメトリック推定のために、半教 … 続きを読む →

カテゴリー: 62G05, 62G08, 65N21, cs.LG, stat.ML | Semi-Supervised Deep Sobolev Regression: Estimation, Variable Selection and Beyond はコメントを受け付けていません

An Approximation Theory for Metric Space-Valued Functions With A View Towards Deep Learning

投稿日: 2023年7月25日 作成者: jarxiv

要約 深層学習の発展する数学に動機付けられ、ユークリッド空間間の初等関数を構成要 … 続きを読む →

カテゴリー: 41A65, 46T99, 60L50, 65N21, 68T07, cs.LG, cs.NA, cs.NE, math.NA, math.PR, stat.ML | An Approximation Theory for Metric Space-Valued Functions With A View Towards Deep Learning はコメントを受け付けていません

SELTO: Sample-Efficient Learned Topology Optimization

投稿日: 2023年6月7日 作成者: jarxiv

要約 ディープラーニング (DL) の最近の開発は、トポロジー最適化 (TO) … 続きを読む →

カテゴリー: 65N21, 68T01, 68U05, 68U07, cs.CV, cs.LG | SELTO: Sample-Efficient Learned Topology Optimization はコメントを受け付けていません

Transformer Meets Boundary Value Inverse Problems

投稿日: 2023年3月7日 作成者: jarxiv

要約 深刻な病的状態である非線形境界値逆問題として知られる電気インピーダンス・ト … 続きを読む →

カテゴリー: 35R30, 65N21, 65R10, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.NA | Transformer Meets Boundary Value Inverse Problems はコメントを受け付けていません

SELTO: Sample-Efficient Learned Topology Optimization

投稿日: 2022年9月13日 作成者: jarxiv

要約 トポロジー最適化のためのサンプル効率の高い深層学習戦略を提示します。 私た … 続きを読む →

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