cond-mat.dis-nn」カテゴリーアーカイブ

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

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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

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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

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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

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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

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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

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Unsupervised Machine Learning to Classify the Confinement of Waves in Periodic Superstructures

要約 タイトル:周期的な超構造内の波の閉じ込めの分類に用いる教師なし機械学習 要 … 続きを読む

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Unsupervised Machine Learning to Classify the Confinement of Waves in Periodic Superstructures

要約 タイトル:周期構造体における波の封 confinement 判定のための無 … 続きを読む

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Spin-Dependent Graph Neural Network Potential for Magnetic Materials

要約 タイトル:磁性材料のためのスピン依存グラフニューラルネットワークポテンシャ … 続きを読む

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Optimal inference of a generalised Potts model by single-layer transformers with factored attention

要約 タイトル:ファクトアテンションを備えた単一レイヤートランスフォーマーによる … 続きを読む

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