-
最近の投稿
- Crossing the Reward Bridge: Expanding RL with Verifiable Rewards Across Diverse Domains
- TeleAntiFraud-28k: An Audio-Text Slow-Thinking Dataset for Telecom Fraud Detection
- A Comparative Study of Scanpath Models in Graph-Based Visualization
- Image as an IMU: Estimating Camera Motion from a Single Motion-Blurred Image
- Self-Supervised Pretraining for Aerial Road Extraction
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (35923) cs.CL (27170) cs.CR (2738) cs.CV (41778) cs.LG (40884) cs.RO (21198) cs.SY (3205) eess.IV (4905) eess.SY (3199) stat.ML (5358)
「cond-mat.dis-nn」カテゴリーアーカイブ
Analysis of Bootstrap and Subsampling in High-dimensional Regularized Regression
要約 我々は、サブサンプリング、ブートストラップ、ジャックナイフなど、統計モデル … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
Analysis of Bootstrap and Subsampling in High-dimensional Regularized Regression はコメントを受け付けていません
Dimension-free deterministic equivalents for random feature regression
要約 本研究では、ランダム特徴リッジ回帰(RRRR)の汎化性能を調査する。我々の … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
Dimension-free deterministic equivalents for random feature regression はコメントを受け付けていません
Towards a theory of how the structure of language is acquired by deep neural networks
要約 ネクストトークン予測によって言語の構造を学習するにはどれくらいのデータが必 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.CL, cs.LG
Towards a theory of how the structure of language is acquired by deep neural networks はコメントを受け付けていません
On learning higher-order cumulants in diffusion models
要約 拡散モデルがガウス相関を超える相関をどのように学習するかを分析するために、 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, hep-lat
On learning higher-order cumulants in diffusion models はコメントを受け付けていません
The Persian Rug: solving toy models of superposition using large-scale symmetries
要約 大きな入力次元の制限内で最小の非線形スパース データ オートエンコーダによ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI, cs.LG
The Persian Rug: solving toy models of superposition using large-scale symmetries はコメントを受け付けていません
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
Modelling Structured Data Learning with Restricted Boltzmann Machines in the Teacher-Student Setting はコメントを受け付けていません
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
Probing the Latent Hierarchical Structure of Data via Diffusion Models はコメントを受け付けていません
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
Rapid and Automated Alloy Design with Graph Neural Network-Powered LLM-Driven Multi-Agent Systems はコメントを受け付けていません
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
An exactly solvable model for emergence and scaling laws in the multitask sparse parity problem はコメントを受け付けていません
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
Benefiting from Quantum? A Comparative Study of Q-Seg, Quantum-Inspired Techniques, and U-Net for Crack Segmentation はコメントを受け付けていません