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X-LoRA: Mixture of Low-Rank Adapter Experts, a Flexible Framework for Large Language Models with Applications in Protein Mechanics and Molecular Design
要約 我々は、低ランク適応（LoRA）に基づく深い層ごとのトークンレベルのアプロ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.soft, cs.AI, cs.CL, cs.LG, q-bio.QM
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Robustness of the Random Language Model
要約 ランダム言語モデル (De Giuli 2019) は、人間言語とコンピュ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.CL
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Asymptotic generalization error of a single-layer graph convolutional network
要約 グラフ畳み込みネットワークは実用的な有望性を示していますが、サンプル数の関 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
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The Training Process of Many Deep Networks Explores the Same Low-Dimensional Manifold
要約 私たちは、トレーニング中にディープネットワークの予測の軌跡を分析するための … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
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Neural network representation of quantum systems
要約 ガウス過程に近いランダムワイドニューラルネットワークは、ガウス固定点の周り … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI, cs.LG, hep-th, quant-ph
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Weight fluctuations in (deep) linear neural networks and a derivation of the inverse-variance flatness relation
要約 合成ガウス データの確率的勾配降下法 (SGD) の連続限界内で、単層およ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG
Weight fluctuations in (deep) linear neural networks and a derivation of the inverse-variance flatness relation はコメントを受け付けていません
The Garden of Forking Paths: Observing Dynamic Parameters Distribution in Large Language Models
要約 NLP における Transformer アーキテクチャの優れたパフォーマ … 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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Machine learning reveals features of spinon Fermi surface
要約 強く相互作用する量子ハミルトニアンのシミュレーションが急速に進歩するにつれ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.str-el, cs.LG, quant-ph
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Stability-Aware Training of Neural Network Interatomic Potentials with Differentiable Boltzmann Estimators
要約 ニューラル ネットワーク原子間ポテンシャル (NNIP) は、分子動力学 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
Stability-Aware Training of Neural Network Interatomic Potentials with Differentiable Boltzmann Estimators はコメントを受け付けていません
Asymptotics of Learning with Deep Structured (Random) Features
要約 大きなクラスの特徴マップについては、入力次元、隠れ層の幅、トレーニング サ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH
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