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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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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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