-
最近の投稿
- Enhancing Efficiency in Multidevice Federated Learning through Data Selection
- RadarTrack: Enhancing Ego-Vehicle Speed Estimation with Single-chip mmWave Radar
- HOPE: A Reinforcement Learning-based Hybrid Policy Path Planner for Diverse Parking Scenarios
- From Imitation to Exploration: End-to-end Autonomous Driving based on World Model
- LLM-Enabled In-Context Learning for Data Collection Scheduling in UAV-assisted Sensor Networks
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (36903) cs.CL (27936) cs.CV (42678) cs.HC (2822) cs.LG (41843) cs.RO (21845) cs.SY (3324) eess.IV (4979) eess.SY (3316) stat.ML (5475)
「cond-mat.dis-nn」カテゴリーアーカイブ
Seeing is Believing: Brain-Inspired Modular Training for Mechanistic Interpretability
要約 ニューラル ネットワークをよりモジュール化して解釈可能にする方法である B … 続きを読む
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
High-dimensional Asymptotics of Denoising Autoencoders はコメントを受け付けていません
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
Attacks on Online Learners: a Teacher-Student Analysis はコメントを受け付けていません
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
Neural networks learn to magnify areas near decision boundaries はコメントを受け付けていません
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
Learning curves for deep structured Gaussian feature models はコメントを受け付けていません
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
Classification of Superstatistical Features in High Dimensions はコメントを受け付けていません
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
Phase transitions in the mini-batch size for sparse and dense neural networks はコメントを受け付けていません
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
Physics-Informed Neural Networks for Discovering Localised Eigenstates in Disordered Media はコメントを受け付けていません
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
Training neural network ensembles via trajectory sampling はコメントを受け付けていません
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
Storage and Learning phase transitions in the Random-Features Hopfield Model はコメントを受け付けていません