cond-mat.dis-nn」カテゴリーアーカイブ

Score-based generative diffusion with ‘active’ correlated noise sources

要約 拡散モデルは、データセットの基礎となる分布を近似し、近似された分布からサン … 続きを読む

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Learning the rules of peptide self-assembly through data mining with large language models

要約 ペプチドは遍在する重要な生物学的に由来する分子であり、自己集合して幅広い構 … 続きを読む

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Dimension-free deterministic equivalents and scaling laws for random feature regression

要約 この研究では、ランダム特徴リッジ回帰 (RFRR) の一般化パフォーマンス … 続きを読む

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Analysis of Bootstrap and Subsampling in High-dimensional Regularized Regression

要約 我々は、サブサンプリング、ブートストラップ、ジャックナイフなど、統計モデル … 続きを読む

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Dimension-free deterministic equivalents for random feature regression

要約 本研究では、ランダム特徴リッジ回帰(RRRR)の汎化性能を調査する。我々の … 続きを読む

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Towards a theory of how the structure of language is acquired by deep neural networks

要約 ネクストトークン予測によって言語の構造を学習するにはどれくらいのデータが必 … 続きを読む

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On learning higher-order cumulants in diffusion models

要約 拡散モデルがガウス相関を超える相関をどのように学習するかを分析するために、 … 続きを読む

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The Persian Rug: solving toy models of superposition using large-scale symmetries

要約 大きな入力次元の制限内で最小の非線形スパース データ オートエンコーダによ … 続きを読む

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Modelling Structured Data Learning with Restricted Boltzmann Machines in the Teacher-Student Setting

要約 制限付きボルツマン マシン (RBM) は、豊富な基礎構造を持つデータを学 … 続きを読む

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Probing the Latent Hierarchical Structure of Data via Diffusion Models

要約 高次元データを学習可能にするには、高度に構造化する必要があります。 データ … 続きを読む

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