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「cond-mat.dis-nn」カテゴリーアーカイブ
Restoring balance: principled under/oversampling of data for optimal classification
要約 実世界のデータにおけるクラスの不均衡は、過小評価されている例で適切な一般化 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
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A method for quantifying the generalization capabilities of generative models for solving Ising models
要約 複雑なエネルギーランドスケープを持つイジングモデルの場合、基底状態をニュー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI, cs.LG
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KAN: Kolmogorov-Arnold Networks
要約 コルモゴロフ-アーノルド表現定理に触発されて、私たちは多層パーセプトロン … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI, cs.LG, stat.ML
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Scaling and renormalization in high-dimensional regression
要約 この論文では、ランダム行列理論と自由確率の基本ツールを使用した、さまざまな … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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From Empirical Observations to Universality: Dynamics of Deep Learning with Inputs Built on Gaussian mixture
要約 この研究は、混合ガウス (GM) への構造的特性を示す入力を使用してニュー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG, stat.ML
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KAN: Kolmogorov-Arnold Networks
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An exactly solvable model for emergence and scaling laws
要約 深層学習モデルは、トレーニング時間 ($T$)、トレーニング データ ($ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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How Deep Networks Learn Sparse and Hierarchical Data: the Sparse Random Hierarchy Model
要約 高次元データを学習可能にするものを理解することは、機械学習における基本的な … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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A replica analysis of under-bagging
要約 不均衡なデータから分類器をトレーニングするための一般的なアンサンブル学習方 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG, stat.ML
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Rotation-equivariant Graph Neural Networks for Learning Glassy Liquids Representations
要約 ガラス状液体の静的構造とそのダイナミクスを関連付けるという難しい問題は、デ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.soft, cs.LG
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