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When resampling/reweighting improves feature learning in imbalanced classification?: A toy-model study
要約 バイナリ分類の玩具モデルは、クラスの不均衡の存在下での機能学習パフォーマン … 続きを読む
Spin glass model of in-context learning
要約 大規模な言語モデルは、驚くべきコンテキストの学習能力を示しています。プロン … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.CL
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Learning Coarse-Grained Dynamics on Graph
要約 グラフニューラルネットワーク（GNN）非マルコビアンモデリングフレームワー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, cs.NA, math.NA
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How Feature Learning Can Improve Neural Scaling Laws
要約 我々は、カーネル限界を超えたニューラル・スケーリング則の可解モデルを開発す … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
How Feature Learning Can Improve Neural Scaling Laws はコメントを受け付けていません
Exact full-RSB SAT/UNSAT transition in infinitely wide two-layer neural networks
要約 2つのクラスの連続非凸重量モデルを使用して、ランダムパターンラベル関連を保 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, math.PR
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Optimal generalisation and learning transition in extensive-width shallow neural networks near interpolation
要約 幅$ k $と入力寸法$ d $が大きく比例している完全に訓練された2層ニ … 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
Optimal generalisation and learning transition in extensive-width shallow neural networks near interpolation はコメントを受け付けていません
Exploring the Energy Landscape of RBMs: Reciprocal Space Insights into Bosons, Hierarchical Learning and Symmetry Breaking
要約 深い生成モデルは、複雑な分布から学習してサンプリングする能力により、遍在し … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
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Communities in the Kuramoto Model: Dynamics and Detection via Path Signatures
要約 多変量動的プロセスの動作は、システムのコンポーネントを関連付ける基礎となる … 続きを読む
Natural Quantization of Neural Networks
要約 ニューロンがキュービットに対応し、活性化関数が量子ゲートと測定を介して実装 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, quant-ph
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On the phase diagram of extensive-rank symmetric matrix denoising beyond rotational invariance
要約 マトリックスの脱化は、信号処理と機械学習の中心です。 推測するマトリックス … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.IT, cs.LG, math.IT
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