68T07」カテゴリーアーカイブ

HyperMask: Adaptive Hypernetwork-based Masks for Continual Learning

要約 人工ニューラル ネットワークは、複数のタスクを順番にトレーニングすると、壊 … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, cs.AI, cs.LG, I.2.6 | HyperMask: Adaptive Hypernetwork-based Masks for Continual Learning はコメントを受け付けていません

Enhancing Low-Order Discontinuous Galerkin Methods with Neural Ordinary Differential Equations for Compressible Navier–Stokes Equations

要約 長年にわたるコンピューティング能力の向上により、シミュレーションはより複雑 … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, 76M10, cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.flu-dyn | Enhancing Low-Order Discontinuous Galerkin Methods with Neural Ordinary Differential Equations for Compressible Navier–Stokes Equations はコメントを受け付けていません

Learning to Manipulate under Limited Information

要約 社会的選択理論の古典的な結果によれば、合理的な優先投票方法は、個人に不誠実 … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, 91B10, 91B12, 91B14, cs.AI, cs.GT, cs.LG, cs.MA, econ.TH, I.2.11 | Learning to Manipulate under Limited Information はコメントを受け付けていません

Function Space and Critical Points of Linear Convolutional Networks

要約 私たちは、1次元畳み込み層を備えた線形ネットワークの幾何学を研究します。 … 続きを読む

カテゴリー: 14B05, 14E99, 14J99, 14N05, 14P10, 68T07, 90C23, cs.LG, math.AG | Function Space and Critical Points of Linear Convolutional Networks はコメントを受け付けていません

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

要約 この論文では、不連続関数の不連続界面を検出するための新しいアプローチを紹介 … 続きを読む

カテゴリー: 03D32, 65D40, 68T07, cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.NA | Graph-Informed Neural Networks for Sparse Grid-Based Discontinuity Detectors はコメントを受け付けていません

Separable Physics-Informed Neural Networks for the solution of elasticity problems

要約 深層エネルギー法 (DEM) と組み合わせた分離可能な物理情報に基づいたニ … 続きを読む

カテゴリー: 65M99, 65Z05, 68T07, cs.AI, cs.LG, cs.NA, I.2.1, math.NA, physics.app-ph | Separable Physics-Informed Neural Networks for the solution of elasticity problems はコメントを受け付けていません

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

要約 この論文では、不連続関数の不連続界面を検出するための新しいアプローチを紹介 … 続きを読む

カテゴリー: 03D32, 65D40, 68T07, cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.NA | Graph-Informed Neural Networks for Sparse Grid-Based Discontinuity Detectors はコメントを受け付けていません

Interplay between depth and width for interpolation in neural ODEs

要約 ニューラル常微分方程式 (ニューラル ODE) は、制御の観点から教師あり … 続きを読む

カテゴリー: 34H05, 68T07, cs.LG, math.OC, secondary | Interplay between depth and width for interpolation in neural ODEs はコメントを受け付けていません

Motion Consistency Loss for Monocular Visual Odometry with Attention-Based Deep Learning

要約 深層学習アルゴリズムは、多くの複雑なタスクにおいて表現力豊かな進歩を推進し … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, cs.CV, cs.RO | Motion Consistency Loss for Monocular Visual Odometry with Attention-Based Deep Learning はコメントを受け付けていません

Upper and lower bounds for the Lipschitz constant of random neural networks

要約 実証研究は、ニューラル ネットワークが入力の小さな敵対的な摂動に非常に敏感 … 続きを読む

カテゴリー: 26A16, 60B20, 60G15, 68T07, cs.LG, math.PR, stat.ML | Upper and lower bounds for the Lipschitz constant of random neural networks はコメントを受け付けていません