cond-mat.dis-nn」カテゴリーアーカイブ

A deep complementary energy method for solid mechanics using minimum complementary energy principle

要約 近年、ディープラーニングの急速な進歩はさまざまな分野に大きな影響を与えてお … 続きを読む

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Variational optimization of the amplitude of neural-network quantum many-body ground states

要約 従来の手法と深層学習技術を組み合わせて変分的に最適化されたニューラル ネッ … 続きを読む

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Quantum Image Denoising: A Framework via Boltzmann Machines, QUBO, and Quantum Annealing

要約 我々は、二次無制約二値最適化 (QUBO) 形式でノイズ除去目標を導入し、 … 続きを読む

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Quantum Image Denoising: A Framework via Boltzmann Machines, QUBO, and Quantum Annealing

要約 我々は、二次無制約二値最適化 (QUBO) 形式でノイズ除去目標を導入し、 … 続きを読む

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The Copycat Perceptron: Smashing Barriers Through Collective Learning

要約 教師と生徒のシナリオにおける $y$ 結合バイナリ パーセプトロンのモデル … 続きを読む

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A simple probabilistic neural networks for machine understanding

要約 本稿では、機械理解のためのモデルとして、固定された内部表現を持つ教師なし学 … 続きを読む

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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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