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High-dimensional Asymptotics of Denoising Autoencoders
要約 私たちは、結合された重みとスキップ接続を備えた 2 層の非線形オートエンコ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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Attacks on Online Learners: a Teacher-Student Analysis
要約 機械学習モデルが敵対的攻撃に対して脆弱であることはよく知られています。つま … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.CR, cs.LG, stat.ML
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Neural networks learn to magnify areas near decision boundaries
要約 私たちは、ニューラル ネットワークの特徴マップによって引き起こされるリーマ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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Learning curves for deep structured Gaussian feature models
要約 近年、深層学習理論では、複数の層のガウスランダム特徴を備えたモデルの汎化パ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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Classification of Superstatistical Features in High Dimensions
要約 一般的な凸損失と凸正則化の仮定の下、高次元領域における経験的リスク最小化に … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH
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Phase transitions in the mini-batch size for sparse and dense neural networks
要約 人工ニューラルネットワークの学習において、ミニバッチの利用が一般的になって … 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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Physics-Informed Neural Networks for Discovering Localised Eigenstates in Disordered Media
要約 ランダムポテンシャルを持つSchr'{o}dinger方程式は、無秩序系に … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, cs.NA, math.NA
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Training neural network ensembles via trajectory sampling
要約 タイトル：Trajectory Samplingによるニューラルネットワー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG
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Storage and Learning phase transitions in the Random-Features Hopfield Model
要約 【タイトル】ランダム特徴ホップフィールドモデルにおけるストレージと学習フェ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
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Occam learning
要約 タイトル：Occam学習 要約： – 隠れ層の分布が固定された … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
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