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Modelling Structured Data Learning with Restricted Boltzmann Machines in the Teacher-Student Setting
要約 制限付きボルツマン マシン (RBM) は、豊富な基礎構造を持つデータを学 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
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Probing the Latent Hierarchical Structure of Data via Diffusion Models
要約 高次元データを学習可能にするには、高度に構造化する必要があります。 データ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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Rapid and Automated Alloy Design with Graph Neural Network-Powered LLM-Driven Multi-Agent Systems
要約 マルチエージェント AI モデルは、マルチモーダル データと原子シミュレー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.MA
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An exactly solvable model for emergence and scaling laws in the multitask sparse parity problem
要約 深層学習モデルは、トレーニング時間、トレーニング データ、またはモデルのサ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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Benefiting from Quantum? A Comparative Study of Q-Seg, Quantum-Inspired Techniques, and U-Net for Crack Segmentation
要約 古典的なアプリケーションと現実世界のアプリケーションを強化するための量子ハ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.CV, eess.IV
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Stability-Aware Training of Machine Learning Force Fields with Differentiable Boltzmann Estimators
要約 機械学習力場 (MLFF) は、分子動力学 (MD) シミュレーションの非 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Statistical signatures of abstraction in deep neural networks
要約 私たちは、ベンチマーク データセットでトレーニングされた Deep Bel … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, physics.data-an, stat.ML
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How Feature Learning Can Improve Neural Scaling Laws
要約 私たちは、カーネルの限界を超えたニューラル スケーリング則の解決可能なモデ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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Optimal Protocols for Continual Learning via Statistical Physics and Control Theory
要約 人工ニューラル ネットワークは、複数のタスクを順番に学習するときに、新しい … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG
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Self-attention as an attractor network: transient memories without backpropagation
要約 トランスフォーマーは、最新のニューラル ネットワークの最も成功したアーキテ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
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