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Sparse chaos in cortical circuits
要約 脳内の情報の流れの通貨である神経インパルスは、神経膜電位ダイナミクスの不安 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, nlin.CD, q-bio.NC
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Deep ReLU networks — injectivity capacity upper bounds
要約 私たちは、ディープ ReLU フィードフォワード 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, cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML
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Risk and cross validation in ridge regression with correlated samples
要約 近年、高次元リッジ回帰の理解が大幅に進歩しましたが、既存の理論ではトレーニ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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Differential learning kinetics govern the transition from memorization to generalization during in-context learning
要約 トランスフォーマーは、インコンテキスト学習 (ICL)、つまり追加の重み更 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI, cs.LG, cs.NE, q-bio.NC
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How transformers learn structured data: insights from hierarchical filtering
要約 学習プロセスと変換器に組み込まれた計算を理解することが、解釈可能な AI … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.CL, cs.LG
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Dirac-Equation Signal Processing: Physics Boosts Topological Machine Learning
要約 トポロジ信号は、ネットワークのノードとエッジの両方に関連付けられた変数また … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, cs.SI, physics.soc-ph
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Learning in Wilson-Cowan model for metapopulation
要約 メタポピュレーションのウィルソン-コーワン モデル (神経質量ネットワーク … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.NE, q-bio.NC
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The effect of priors on Learning with Restricted Boltzmann Machines
要約 制限付きボルツマンマシン（RBM）は、豊かな基礎構造を持つデータから学習す … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
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Bias-inducing geometries: an 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、その永続化を … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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Persistent Homology for Structural Characterization in Disordered Systems
要約 我々は、無秩序なシステムにおけるローカル構造とグローバル構造の両方を特徴付 … 続きを読む
カテゴリー: 55N31, 62R40, cond-mat.dis-nn, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, I.3.5, math-ph, math.MP
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