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「cond-mat.dis-nn」カテゴリーアーカイブ
Deep reinforced learning heuristic tested on spin-glass ground states: The larger picture
要約 Changjun Fan et al. [Nature Communica … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.LG
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Emergent learning in physical systems as feedback-based aging in a glassy landscape
要約 線形物理ネットワークをトレーニングして線形変換を学習することで、重み更新ル … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, cs.NE
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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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The star-shaped space of solutions of the spherical negative perceptron
要約 ニューラル ネットワークの状況に関する実証研究では、低エネルギー構成は複雑 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.TH
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A deep complementary energy method for solid mechanics using minimum complementary energy principle
要約 近年、ディープラーニングの急速な進歩はさまざまな分野に大きな影響を与えてお … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
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Variational optimization of the amplitude of neural-network quantum many-body ground states
要約 従来の手法と深層学習技術を組み合わせて変分的に最適化されたニューラル ネッ … 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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Quantum Image Denoising: A Framework via Boltzmann Machines, QUBO, and Quantum Annealing
要約 我々は、二次無制約二値最適化 (QUBO) 形式でノイズ除去目標を導入し、 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.CV, eess.IV, quant-ph, stat.ML
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The Copycat Perceptron: Smashing Barriers Through Collective Learning
要約 教師と生徒のシナリオにおける $y$ 結合バイナリ パーセプトロンのモデル … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG
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A simple probabilistic neural networks for machine understanding
要約 本稿では、機械理解のためのモデルとして、固定された内部表現を持つ教師なし学 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
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