「cond-mat.dis-nn」カテゴリーアーカイブ

Dirac-Equation Signal Processing: Physics Boosts Topological Machine Learning

投稿日: 2024年12月9日 作成者: jarxiv

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 →

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Learning in Wilson-Cowan model for metapopulation

投稿日: 2024年12月6日 作成者: jarxiv

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 | Learning in Wilson-Cowan model for metapopulation はコメントを受け付けていません

The effect of priors on Learning with Restricted Boltzmann Machines

投稿日: 2024年12月4日 作成者: jarxiv

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 →

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Bias-inducing geometries: an exactly solvable data model with fairness implications

投稿日: 2024年12月2日 作成者: jarxiv

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 →

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Persistent Homology for Structural Characterization in Disordered Systems

投稿日: 2024年11月25日 作成者: jarxiv

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 | Persistent Homology for Structural Characterization in Disordered Systems はコメントを受け付けていません

Persistent Homology for Structural Characterization in Disordered Systems

投稿日: 2024年11月22日 作成者: jarxiv

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.AT, math.MP | Persistent Homology for Structural Characterization in Disordered Systems はコメントを受け付けていません

Spin glass model of in-context learning

投稿日: 2024年11月14日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデルは、驚くべきコンテキスト内学習能力を示します。これは、昔 … 続きを読む →

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Score-based generative diffusion with ‘active’ correlated noise sources

投稿日: 2024年11月12日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルは、データセットの基礎となる分布を近似し、近似された分布からサン … 続きを読む →

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Learning the rules of peptide self-assembly through data mining with large language models

投稿日: 2024年11月11日 作成者: jarxiv

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 | Learning the rules of peptide self-assembly through data mining with large language models はコメントを受け付けていません

Dimension-free deterministic equivalents and scaling laws for random feature regression

投稿日: 2024年11月6日 作成者: jarxiv

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 →

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