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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
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, physics.comp-ph
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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
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.CL, stat.ML
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Dynamics of Finite Width Kernel and Prediction Fluctuations in Mean Field Neural Networks
要約 タイトル: 平均場ニューラルネットワークの有限幅カーネルダイナミクスと予測 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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Online Learning for the Random Feature Model in the Student-Teacher Framework
要約 【タイトル】生徒と先生のフレームワークにおけるランダムフィーチャーモデルの … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI, cs.LG
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Classification of Superstatistical Features in High Dimensions
要約 タイトル：高次元空間におけるスーパー統計的特徴の分類 要約： – … 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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Beyond Multilayer Perceptrons: Investigating Complex Topologies in Neural Networks
要約 タイトル：多層パーセプトロンを超えて：ニューラルネットワークの複雑な構造に … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, cs.NE
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Maximum likelihood method revisited: Gauge symmetry in Kullback — Leibler divergence and performance-guaranteed regularization
要約 最尤法は、データの背後にある確率を推定するための最もよく知られた方法です。 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
Maximum likelihood method revisited: Gauge symmetry in Kullback — Leibler divergence and performance-guaranteed regularization はコメントを受け付けていません
The Hidden-Manifold Hopfield Model and a learning phase transition
要約 ホップフィールド モデルは、理論が利用できる数少ないニューラル ネットワー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
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Thermodynamics of bidirectional associative memories
要約 この論文では、双方向連想メモリ（BAM）の平衡特性を調査します。 1988 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG, cs.NE
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Stochastic Interpolants: A Unifying Framework for Flows and Diffusions
要約 フローベースと拡散ベースの方法を統合する生成モデルのクラスが導入されていま … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, math.PR
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