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Generalization Dynamics of Linear Diffusion Models
要約 ターゲット分布から$ N $サンプルで有限データセットで訓練された拡散モデ … 続きを読む
Statistical mechanics of extensive-width Bayesian neural networks near interpolation
要約 30年間、統計力学はニューラルネットワークを分析するためのフレームワークを … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML
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On the performance of machine-learning-assisted Monte Carlo in sampling from simple statistical physics models
要約 近年、従来の方法を使用して研究できないサンプルが困難なシステムのシミュレー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph
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Generative diffusion for perceptron problems: statistical physics analysis and efficient algorithms
要約 多数の例の高次元的な制限における非凸型パーセプトロン問題のランダムなインス … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
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Learning with Restricted Boltzmann Machines: Asymptotics of AMP and GD in High Dimensions
要約 制限付きボルツマンマシン（RBM）は、入力分布を学習できる最も単純な生成ニ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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Parameter Symmetry Potentially Unifies Deep Learning Theory
要約 現代の大規模なAIシステムにおける学習のダイナミクスは階層的であり、多くの … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI, cs.LG, stat.ML
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Is Grokking a Computational Glass Relaxation?
要約 ニューラルネットワーク（NN）の一般化性を理解することは、深い学習研究にお … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
Is Grokking a Computational Glass Relaxation? はコメントを受け付けていません
Wilsonian Renormalization of Neural Network Gaussian Processes
要約 関連する情報と無関係な情報を分離することは、モデリングプロセスまたは科学的 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, hep-th, stat.ML
Wilsonian Renormalization of Neural Network Gaussian Processes はコメントを受け付けていません
Neuronal correlations shape the scaling behavior of memory capacity and nonlinear computational capability of recurrent neural networks
要約 貯水池コンピューティングは、機械学習から生物学的システムに至るまでのアプリ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, q-bio.NC
Neuronal correlations shape the scaling behavior of memory capacity and nonlinear computational capability of recurrent neural networks はコメントを受け付けていません