-
最近の投稿
- Stabilizing Reinforcement Learning in Differentiable Multiphysics Simulation
- DEFT: Differentiable Branched Discrete Elastic Rods for Modeling Furcated DLOs in Real-Time
- Equivariant Reinforcement Learning Frameworks for Quadrotor Low-Level Control
- Unified Feedback Linearization for Nonlinear Systems with Dexterous and Energy-Saving Modes
- Toward Fully Autonomous Flexible Chunk-Based Aerial Additive Manufacturing: Insights from Experimental Validation
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (34468) cs.CL (26044) cs.CR (2641) cs.CV (40325) cs.LG (39460) cs.RO (20137) cs.SY (3059) eess.IV (4802) eess.SY (3053) stat.ML (5201)
「cond-mat.dis-nn」カテゴリーアーカイブ
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
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, q-bio.NC, stat.ML
Learning Curves for Heterogeneous Feature-Subsampled Ridge Ensembles はコメントを受け付けていません
Absorbing Phase Transitions in Artificial Deep Neural Networks
要約 無限に広がるニューラル ネットワークの動作の理論的理解は、有名な平均場理論 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG, stat.ML
Absorbing Phase Transitions in Artificial Deep Neural Networks はコメントを受け付けていません
Machine learning at the mesoscale: a computation-dissipation bottleneck
要約 物理システムにおける情報処理のコストには、パフォーマンスとエネルギー消費の … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG
Machine learning at the mesoscale: a computation-dissipation bottleneck はコメントを受け付けていません
Memristive Reservoirs Learn to Learn
要約 メムリスティブ リザーバーは、ナノワイヤー ネットワークとして知られる新し … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI
Memristive Reservoirs Learn to Learn はコメントを受け付けていません
The RL Perceptron: Generalisation Dynamics of Policy Learning in High Dimensions
要約 強化学習 (RL) アルゴリズムは、さまざまな領域で変革をもたらすことが証 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
The RL Perceptron: Generalisation Dynamics of Policy Learning in High Dimensions はコメントを受け付けていません
Homophily modulates double descent generalization in graph convolution networks
要約 グラフ ニューラル ネットワークは、代謝、交通、ソーシャル ネットワークな … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
Homophily modulates double descent generalization in graph convolution networks はコメントを受け付けていません
Unsupervised hierarchical clustering using the learning dynamics of RBMs
要約 現実世界のデータセットは多くの場合複雑で、ある程度階層的になっており、デー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG
Unsupervised hierarchical clustering using the learning dynamics of RBMs はコメントを受け付けていません
Correlated Noise in Epoch-Based Stochastic Gradient Descent: Implications for Weight Variances
要約 確率的勾配降下法 (SGD) はニューラル ネットワーク最適化の基礎となっ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
Correlated Noise in Epoch-Based Stochastic Gradient Descent: Implications for Weight Variances はコメントを受け付けていません
A fermion neural network with efficient optimization and quantum applicability
要約 古典的な人工ニューラル ネットワークは、機械学習アプリケーションで広範な成 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI, cs.LG, quant-ph
A fermion neural network with efficient optimization and quantum applicability はコメントを受け付けていません
Stochastic Gradient Descent-Induced Drift of Representation in a Two-Layer Neural Network
要約 表現ドリフトとは、安定したタスクのパフォーマンスを伴う神経活性化の時間の経 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
Stochastic Gradient Descent-Induced Drift of Representation in a Two-Layer Neural Network はコメントを受け付けていません