cond-mat.dis-nn」カテゴリーアーカイブ

Fast Detection of Phase Transitions with Multi-Task Learning-by-Confusion

要約 機械学習は、相転移の研究にうまく使用されています。 基礎となるフェーズにつ … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG | Fast Detection of Phase Transitions with Multi-Task Learning-by-Confusion はコメントを受け付けていません

MechAgents: Large language model multi-agent collaborations can solve mechanics problems, generate new data, and integrate knowledge

要約 数値的手法を使用して力学の問題を解決するには、関連する知識と理論を検索し、 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.CL, cs.LG | MechAgents: Large language model multi-agent collaborations can solve mechanics problems, generate new data, and integrate knowledge はコメントを受け付けていません

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 | An effective theory of collective deep learning はコメントを受け付けていません

Optimisation via encodings: a renormalisation group perspective

要約 困難な、特に NP 完全な最適化問題は、従来、探索ヒューリスティックを使用 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.NE | Optimisation via encodings: a renormalisation group perspective はコメントを受け付けていません

Universal Sharpness Dynamics in Neural Network Training: Fixed Point Analysis, Edge of Stability, and Route to Chaos

要約 ニューラルネットワークの勾配降下ダイナミクスにおいて、損失のヘシアンの上部 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, nlin.CD, stat.ML | Universal Sharpness Dynamics in Neural Network Training: Fixed Point Analysis, Edge of Stability, and Route to Chaos はコメントを受け付けていません

Initial Guessing Bias: How Untrained Networks Favor Some Classes

要約 ニューラル ネットワークの初期状態は、その後のトレーニング ダイナミクスを … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML | Initial Guessing Bias: How Untrained Networks Favor Some Classes はコメントを受け付けていません

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 | Phase diagram of early training dynamics in deep neural networks: effect of the learning rate, depth, and width はコメントを受け付けていません

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 | An effective theory of collective deep learning はコメントを受け付けていません

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 | Assessing of Soil Erosion Risk Through Geoinformation Sciences and Remote Sensing — A Review はコメントを受け付けていません

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

カテゴリー: 05-02, 55N25, 55U10, 94A17, cond-mat.dis-nn, cs.AI, cs.IT, I.2.0, math-ph, math.AT, math.IT, math.MP | Local Max-Entropy and Free Energy Principles, Belief Diffusions and their Singularities はコメントを受け付けていません