cond-mat.dis-nn」カテゴリーアーカイブ

Risk and cross validation in ridge regression with correlated samples

要約 近年、高次元リッジ回帰の理解が大幅に進歩しましたが、既存の理論ではトレーニ … 続きを読む

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Differential learning kinetics govern the transition from memorization to generalization during in-context learning

要約 トランスフォーマーは、インコンテキスト学習 (ICL)、つまり追加の重み更 … 続きを読む

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How transformers learn structured data: insights from hierarchical filtering

要約 学習プロセスと変換器に組み込まれた計算を理解することが、解釈可能な AI … 続きを読む

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Dirac-Equation Signal Processing: Physics Boosts Topological Machine Learning

要約 トポロジ信号は、ネットワークのノードとエッジの両方に関連付けられた変数また … 続きを読む

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Learning in Wilson-Cowan model for metapopulation

要約 メタポピュレーションのウィルソン-コーワン モデル (神経質量ネットワーク … 続きを読む

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The effect of priors on Learning with Restricted Boltzmann Machines

要約 制限付きボルツマンマシン(RBM)は、豊かな基礎構造を持つデータから学習す … 続きを読む

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Bias-inducing geometries: an exactly solvable data model with fairness implications

要約 機械学習 (ML) は人間の偏見に気付かないかもしれませんが、その永続化を … 続きを読む

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Persistent Homology for Structural Characterization in Disordered Systems

要約 我々は、無秩序なシステムにおけるローカル構造とグローバル構造の両方を特徴付 … 続きを読む

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Persistent Homology for Structural Characterization in Disordered Systems

要約 我々は、無秩序なシステムにおけるローカル構造とグローバル構造の両方を特徴付 … 続きを読む

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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内学習能力を示します。これは、昔 … 続きを読む

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