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Gaussian Universality of Perceptrons with Random Labels
要約 多くの理論的設定では古典的ですが、特に統計物理学に触発された研究では、ガウ … 続きを読む
Learning curves for deep structured Gaussian feature models
要約 近年、深層学習理論では、複数層のガウス ランダム特徴を備えたモデルの一般化 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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Unfair geometries: exactly solvable data model with fairness implications
要約 機械学習 (ML) は人間の偏見に気付かないかもしれませんが、その永続性か … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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Optimizing time-shifts for reservoir computing using a rank-revealing QR algorithm
要約 リザーバー コンピューティングは、出力層のみがトレーニングされる再帰型ニュ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
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Q-Flow: Generative Modeling for Differential Equations of Open Quantum Dynamics with Normalizing Flows
要約 開放量子系のダイナミクスを研究することは、基礎物理学と、量子工学および量子 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.quant-gas, cs.LG, physics.comp-ph, quant-ph
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Phase diagram of training dynamics in deep neural networks: effect of learning rate, depth, and width
要約 確率的勾配降下法 (SGD) でトレーニングされたディープ ニューラル ネ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
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Deep reinforced learning heuristic tested on spin-glass ground states: The larger picture
要約 Changjun Fanらで。 [Nature Communication … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.LG
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Are Gaussian data all you need? Extents and limits of universality in high-dimensional generalized linear estimation
要約 この原稿では、単一インデックス モデルによって与えられたラベルを持つガウス … 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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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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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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