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「cond-mat.dis-nn」カテゴリーアーカイブ
Online Learning for the Random Feature Model in the Student-Teacher Framework
要約 ディープ ニューラル ネットワークは、広く使用されている予測アルゴリズムで … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI, cs.LG
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The Quantization Model of Neural Scaling
要約 ニューラル スケーリング則の $\textit{Quantization … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
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Investigating Topological Order using Recurrent Neural Networks
要約 もともと自然言語処理用に開発されたリカレント ニューラル ネットワーク ( … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.str-el, cs.LG, physics.comp-ph, quant-ph
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Spatially heterogeneous learning by a deep student machine
要約 目覚ましい成功にもかかわらず、膨大な数の調整可能なパラメーターを備えたディ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG, stat.ML
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Stochastic Interpolants: A Unifying Framework for Flows and Diffusions
要約 Albergo & Vanden-Eijnden (2023) … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, math.PR
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Generalization of generative model for neuronal ensemble inference method
要約 生命活動を維持するために必要なさまざまな脳機能は、無数のニューロンの相互作 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, physics.bio-ph, physics.data-an, q-bio.NC
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Lifelong Machine Learning Potentials
要約 正確な量子化学データでトレーニングされた機械学習の可能性 (MLP) は、 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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The autoregressive neural network architecture of the Boltzmann distribution of pairwise interacting spins systems
要約 Generative Autoregressive Neural Netw … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG, stat.ML
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Thermodynamics of Interpretation
要約 過去数年間、さまざまな科学の領域で、データ駆動型の人工知能（AI）技術が予 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG, physics.comp-ph
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Nature’s Cost Function: Simulating Physics by Minimizing the Action
要約 物理学では、作用と呼ばれるスカラー関数があり、これはコスト関数のように振る … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, physics.comp-ph, quant-ph
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