「68T05」カテゴリーアーカイブ

EPINN-NSE: Enhanced Physics-Informed Neural Networks for Solving Navier-Stokes Equations

投稿日: 2023年4月10日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】EPINN-NSE：拡張された物理情報付きニューラルネットワー … 続きを読む →

カテゴリー: 35Q35, 65M99, 68T05, cs.AI, physics.comp-ph | EPINN-NSE: Enhanced Physics-Informed Neural Networks for Solving Navier-Stokes Equations はコメントを受け付けていません

On the universal approximation property of radial basis function neural networks

投稿日: 2023年4月6日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：径領域基底関数ニューラルネットワークの普遍近似特性について 要約 … 続きを読む →

カテゴリー: 41A30, 41A63, 68T05, 92B20, cs.LG, stat.ML | On the universal approximation property of radial basis function neural networks はコメントを受け付けていません

On the existence of minimizers in shallow residual ReLU neural network optimization landscapes

投稿日: 2023年3月1日 作成者: jarxiv

要約 勾配降下 (GD) ベースのアルゴリズムの多くの数学的収束結果は、GD プ … 続きを読む →

カテゴリー: 41A50, 68T05, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.OC, stat.ML | On the existence of minimizers in shallow residual ReLU neural network optimization landscapes はコメントを受け付けていません

Learning Topology-Specific Experts for Molecular Property Prediction

投稿日: 2023年2月28日 作成者: jarxiv

要約 最近、グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) が分子特性の予測に適用 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, cs.AI, cs.LG, q-bio.QM | Learning Topology-Specific Experts for Molecular Property Prediction はコメントを受け付けていません

Streamlining models with explanations in the learning loop

投稿日: 2023年2月16日 作成者: jarxiv

要約 いくつかの説明可能な AI メソッドを使用すると、機械学習のユーザーは、ブ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, cs.LG, I.2.6 | Streamlining models with explanations in the learning loop はコメントを受け付けていません

Multilevel Objective-Function-Free Optimization with an Application to Neural Networks Training

投稿日: 2023年2月15日 作成者: jarxiv

要約 目的関数の評価を必要としない、制約のない非線形最適化のためのマルチレベル … 続きを読む →

カテゴリー: 49K20, 65M55, 65Y20, 68Q25, 68T05, 90C26, 90C30, cs.AI, cs.CC, F.2.1; G.1.8; I.2.5, math.OC | Multilevel Objective-Function-Free Optimization with an Application to Neural Networks Training はコメントを受け付けていません

Multimodal Personality Recognition using Cross-Attention Transformer and Behaviour Encoding

投稿日: 2023年1月13日 作成者: jarxiv

要約 パーソナリティ コンピューティングと感情的コンピューティングは、多くの研究 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 68T10, cs.AI, cs.CV, I.5 | Multimodal Personality Recognition using Cross-Attention Transformer and Behaviour Encoding はコメントを受け付けていません

The troublesome kernel — On hallucinations, no free lunches and the accuracy-stability trade-off in inverse problems

投稿日: 2023年1月11日 作成者: jarxiv

要約 人工知能 (AI) に触発された方法は、困難な問題に対する画期的なパフォー … 続きを読む →

カテゴリー: 65M12, 65R32, 68T05, 94A08, cs.CV, cs.LG | The troublesome kernel — On hallucinations, no free lunches and the accuracy-stability trade-off in inverse problems はコメントを受け付けていません

Ensemble of Loss Functions to Improve Generalizability of Deep Metric Learning methods

投稿日: 2023年1月2日 作成者: jarxiv

要約 ディープ メトリック ラーニング (DML) は、入力データから非線形セマ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 68T07, 68T45, cs.AI, cs.CV, cs.LG, I.2.6 | Ensemble of Loss Functions to Improve Generalizability of Deep Metric Learning methods はコメントを受け付けていません

Towards a mathematical understanding of learning from few examples with nonlinear feature maps

投稿日: 2022年11月8日 作成者: jarxiv

要約 我々は、学習セットがわずか数個のデータ点からなるデータ分類の問題を考える。 … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q32, 68T05, cs.AI, cs.CV, cs.LG | Towards a mathematical understanding of learning from few examples with nonlinear feature maps はコメントを受け付けていません