68T07」カテゴリーアーカイブ

Graph-Instructed Neural Networks for Sparse Grid-Based Discontinuity Detectors

要約 この論文では、不連続機能の不連続インターフェイスを検出するための新しいアプ … 続きを読む

カテゴリー: 03D32, 65D40, 68T07, cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.NA | コメントする

Harmony: A Joint Self-Supervised and Weakly-Supervised Framework for Learning General Purpose Visual Representations

要約 クリップなどのビジョン言語対照学習フレームワークは、自然言語の監督から学習 … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, 68T45, cs.CV, cs.LG, I.2.10 | コメントする

Geometric Meta-Learning via Coupled Ricci Flow: Unifying Knowledge Representation and Quantum Entanglement

要約 このペーパーでは、3つの基本的な革新を通じて、幾何学的なフローと深い学習を … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 37F40, 68T05, 68T07, 68T27, 81V99, cs.AI, cs.LG, eess.SP, F.4.1, math.GT, quant-ph | コメントする

Optimal Approximation of Zonoids and Uniform Approximation by Shallow Neural Networks

要約 次の2つの関連する問題を研究します。 1つ目は、$ \ mathbb {r … 続きを読む

カテゴリー: 41A25, 41A46, 52A21, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | コメントする

NeuMC — a package for neural sampling for lattice field theories

要約 \ pytorchに基づいた\ texttt {neumc}ソフトウェアパ … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, cs.LG, hep-lat, J.2 | コメントする

Kolmogorov-Arnold Attention: Is Learnable Attention Better For Vision Transformers?

要約 Kolmogorov-Arnold Networks(KANS)は、データ … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, cs.CV, cs.LG, I.2.6 | コメントする

A Constraint-Preserving Neural Network Approach for Solving Mean-Field Games Equilibrium

要約 ニューラルネットワークベースの方法は、高次元平均フィールドゲーム(MFG) … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, cs.LG, I.2.6 | A Constraint-Preserving Neural Network Approach for Solving Mean-Field Games Equilibrium はコメントを受け付けていません

From Theory to Application: A Practical Introduction to Neural Operators in Scientific Computing

要約 この焦点のレビューでは、パラメトリックな部分微分方程式(PDE)の溶液を近 … 続きを読む

カテゴリー: 62M45, 68T07, cs.CE, cs.LG | From Theory to Application: A Practical Introduction to Neural Operators in Scientific Computing はコメントを受け付けていません

Safe Distributed Control of Multi-Robot Systems with Communication Delays

要約 マルチロボットシステムの安全な動作は、特に海底マッピング用の水中、ナビゲー … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 68M14, 68T07, 68W15, C.2.4, cs.RO | Safe Distributed Control of Multi-Robot Systems with Communication Delays はコメントを受け付けていません

Beyond the Kolmogorov Barrier: A Learnable Weighted Hybrid Autoencoder for Model Order Reduction

要約 高次元の複雑な物理システムの表現学習は、低次元の固有の潜在空間を特定するこ … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, 76F99, cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph, stat.ML | Beyond the Kolmogorov Barrier: A Learnable Weighted Hybrid Autoencoder for Model Order Reduction はコメントを受け付けていません