cond-mat.dis-nn」カテゴリーアーカイブ

Machine learning phase transitions: Connections to the Fisher information

要約 データから相転移を検出するための機械学習技術が広く使用され成功しているにも … 続きを読む

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A Bridge between Dynamical Systems and Machine Learning: Engineered Ordinary Differential Equations as Classification Algorithm (EODECA)

要約 機械学習への依存がますます高まる世界において、これらのモデルの解釈可能性は … 続きを読む

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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