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Random features and polynomial rules
要約 ランダムな特徴モデルは、深い学習の理論において際立った役割を果たし、無限の … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
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Optimal generalisation and learning transition in extensive-width shallow neural networks near interpolation
要約 幅$ k $と入力寸法$ d $が大きく比例している完全に訓練された2層ニ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML
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The Effect of Optimal Self-Distillation in Noisy Gaussian Mixture Model
要約 モデルが独自の予測からそれ自体を改良する手法である自己抵抗（SD）は、機械 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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In-situ graph reasoning and knowledge expansion using Graph-PReFLexOR
要約 自動化された科学的発見の追求により、記号論理から現代の AI への進歩が促 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.CL
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Are queries and keys always relevant? A case study on Transformer wave functions
要約 ドット積アテンション メカニズムは、もともと自然言語処理タスク用に設計され … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.CL, physics.comp-ph
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Inferring High-Order Couplings with Neural Networks
要約 統計力学の逆イジング/ポッツ問題に根ざした最大エントロピー法は、生物情報学 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG
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Quantum-inspired Embeddings Projection and Similarity Metrics for Representation Learning
要約 過去 10 年間にわたり、大量のデータから抽出された複雑な情報を高密度のベ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.CL, quant-ph
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A precise asymptotic analysis of learning diffusion models: theory and insights
要約 この原稿では、基礎となる低次元多様体構造を備えた高次元ターゲット密度で、オ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
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Parametric Matrix Models
要約 パラメトリック行列モデルと呼ばれる機械学習アルゴリズムの一般的なクラスを紹 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, nucl-th, physics.comp-ph, quant-ph
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Investigating layer-selective transfer learning of QAOA parameters for Max-Cut problem
要約 量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) は、ノイズの多い中間スケール量子 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, quant-ph
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