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Phase diagram of early training dynamics in deep neural networks: effect of the learning rate, depth, and width
要約 私たちは、確率的勾配降下法 (SGD) で訓練されたディープ ニューラル … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
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An effective theory of collective deep learning
要約 結合された人工ニューラル ネットワークのシステムにおける集団学習の出現を解 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI, cs.LG, nlin.AO, physics.soc-ph
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Assessing of Soil Erosion Risk Through Geoinformation Sciences and Remote Sensing — A Review
要約 過去数十年間に、広範囲にわたる浸食現象の顕著な発現が世界中で研究されました … 続きを読む
カテゴリー: 74Lxx, 86-01, 91B05, cond-mat.dis-nn, cs.CV, J.2, physics.data-an, physics.geo-ph
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Local Max-Entropy and Free Energy Principles, Belief Diffusions and their Singularities
要約 ハイパーグラフ上の信念伝播 (BP) アルゴリズムとの関係を含む 3 つの … 続きを読む
Depthwise Hyperparameter Transfer in Residual Networks: Dynamics and Scaling Limit
要約 深層学習におけるハイパーパラメータ調整のコストはモデルのサイズに応じて増加 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI, cs.LG, stat.ML
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Quantum-Noise-driven Generative Diffusion Models
要約 機械学習技術で実現された生成モデルは、新しい合成データを生成するために、有 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI, cs.LG, quant-ph, stat.ML
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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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Inferring effective couplings with Restricted Boltzmann Machines
要約 生成モデルは、複雑なデータをモデル化する直接的な方法を提供します。 その中 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG
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Deep Kernel Methods Learn Better: From Cards to Process Optimization
要約 深層学習手法が分類タスクと回帰タスクを実行できるかどうかは、高次元のデータ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
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On the different regimes of Stochastic Gradient Descent
要約 最新の深層ネットワークは、確率的勾配降下法 (SGD) を使用してトレーニ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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