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Statistical signatures of abstraction in deep neural networks
要約 私たちは、ベンチマーク データセットでトレーニングされた Deep Bel … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, physics.data-an, stat.ML
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How Feature Learning Can Improve Neural Scaling Laws
要約 私たちは、カーネルの限界を超えたニューラル スケーリング則の解決可能なモデ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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Optimal Protocols for Continual Learning via Statistical Physics and Control Theory
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学習するときに、新しい … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG
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Self-attention as an attractor network: transient memories without backpropagation
要約 トランスフォーマーは、最新のニューラル ネットワークの最も成功したアーキテ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
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Fast Analysis of the OpenAI O1-Preview Model in Solving Random K-SAT Problem: Does the LLM Solve the Problem Itself or Call an External SAT Solver?
要約 この原稿では、$\alpha=M/N$ の関数として K$\in {2,3 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI, cs.CL
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Exploring Loss Landscapes through the Lens of Spin Glass Theory
要約 過去 10 年間における深層学習の大幅な進歩により、数多くの画期的なアプリ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI
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SciAgents: Automating scientific discovery through multi-agent intelligent graph reasoning
要約 人工知能における重要な課題は、新しい領域を探索し、複雑なパターンを特定し、 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.CL, cs.LG
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Impact of ChatGPT on the writing style of condensed matter physicists
要約 私たちは、最先端の差分法アプローチを適用して、arXiv 上の凝縮した論文 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.CL
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How transformers learn structured data: insights from hierarchical filtering
要約 ツリー上のシーケンスの生成モデルに階層的フィルタリング手順を導入し、データ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.CL, cs.LG
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Field theory for optimal signal propagation in ResNets
要約 残差ネットワークは、深い深さのフィードフォワード ネットワークよりもトレー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
Field theory for optimal signal propagation in ResNets はコメントを受け付けていません