cond-mat.dis-nn」カテゴリーアーカイブ

Tensor Programs IVb: Adaptive Optimization in the Infinite-Width Limit

要約 確率的勾配降下(SGD)を超えて、Adamのような適応的最適化器によって訓 … 続きを読む

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A theory of data variability in Neural Network Bayesian inference

要約 ベイジアン推論とカーネル手法は、機械学習において十分に確立されています。 … 続きを読む

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Harnessing Synthetic Active Particles for Physical Reservoir Computing

要約 情報の処理は、非常に複雑な活動プロセスのネットワークによって実現される生命 … 続きを読む

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Formulation Graphs for Mapping Structure-Composition of Battery Electrolytes to Device Performance

要約 配合などの新しい組み合わせ材料の発見と開発に関連する課題に対処するために、 … 続きを読む

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Deep Learning with Passive Optical Nonlinear Mapping

要約 ディープ ラーニングは人工知能を根本的に変革しましたが、ディープ ラーニン … 続きを読む

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Deep Learning with Passive Optical Nonlinear Mapping

要約 ディープ ラーニングは人工知能を根本的に変革しましたが、ディープ ラーニン … 続きを読む

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Fast and Functional Structured Data Generators Rooted in Out-of-Equilibrium Physics

要約 この研究では、エネルギーベースのモデルを使用して、集団遺伝学、RNA、タン … 続きを読む

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Generative Pretrained Autoregressive Transformer Graph Neural Network applied to the Analysis and Discovery of Novel Proteins

要約 我々は、因果的多頭グラフメカニズムでトランスフォーマーとグラフ畳み込みアー … 続きを読む

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Discovering Symbolic Laws Directly from Trajectories with Hamiltonian Graph Neural Networks

要約 物理システムの時間発展は、エネルギーや力などの抽象的な量に依存する微分方程 … 続きを読む

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Learning Curves for Heterogeneous Feature-Subsampled Ridge Ensembles

要約 特徴バギングは、特徴のランダムなサブサンプルまたは投影に基づいてアンサンブ … 続きを読む

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