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Learning the rules of peptide self-assembly through data mining with large language models
要約 ペプチドは遍在する重要な生物学的に由来する分子であり、自己集合して幅広い構 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mes-hall, cond-mat.soft, cs.AI, cs.CL
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Dimension-free deterministic equivalents and scaling laws for random feature regression
要約 この研究では、ランダム特徴リッジ回帰 (RFRR) の一般化パフォーマンス … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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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
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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
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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
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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
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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
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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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