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A Dynamical Model of Neural Scaling Laws
要約 さまざまなタスクにおいて、ニューラル ネットワークのパフォーマンスは、トレ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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Grokking as the Transition from Lazy to Rich Training Dynamics
要約 私たちは、ニューラル ネットワークのトレーニング損失がテスト損失よりもはる … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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Neural population geometry and optimal coding of tasks with shared latent structure
要約 人間と動物は環境内の潜在的な構造を認識し、その情報を適用して世界を効率的に … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG, cs.NE, q-bio.NC
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Mapping of attention mechanisms to a generalized Potts model
要約 トランスフォーマーは、自然言語処理と機械学習に革命をもたらしたニューラルネ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.CL, stat.ML
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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
X-LoRA: Mixture of Low-Rank Adapter Experts, a Flexible Framework for Large Language Models with Applications in Protein Mechanics and Molecular Design はコメントを受け付けていません
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
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