cond-mat.dis-nn」カテゴリーアーカイブ

Fast Analysis of the OpenAI O1-Preview Model in Solving Random K-SAT Problem: Does the LLM Solve the Problem Itself or Call an External SAT Solver?

要約 この原稿では、$\alpha=M/N$ の関数として K$\in {2,3 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI, cs.CL | Fast Analysis of the OpenAI O1-Preview Model in Solving Random K-SAT Problem: Does the LLM Solve the Problem Itself or Call an External SAT Solver? はコメントを受け付けていません

Exploring Loss Landscapes through the Lens of Spin Glass Theory

要約 過去 10 年間における深層学習の大幅な進歩により、数多くの画期的なアプリ … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI | Exploring Loss Landscapes through the Lens of Spin Glass Theory はコメントを受け付けていません

SciAgents: Automating scientific discovery through multi-agent intelligent graph reasoning

要約 人工知能における重要な課題は、新しい領域を探索し、複雑なパターンを特定し、 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.CL, cs.LG | SciAgents: Automating scientific discovery through multi-agent intelligent graph reasoning はコメントを受け付けていません

Impact of ChatGPT on the writing style of condensed matter physicists

要約 私たちは、最先端の差分法アプローチを適用して、arXiv 上の凝縮した論文 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.CL | Impact of ChatGPT on the writing style of condensed matter physicists はコメントを受け付けていません

How transformers learn structured data: insights from hierarchical filtering

要約 ツリー上のシーケンスの生成モデルに階層的フィルタリング手順を導入し、データ … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.CL, cs.LG | How transformers learn structured data: insights from hierarchical filtering はコメントを受け付けていません

Field theory for optimal signal propagation in ResNets

要約 残差ネットワークは、深い深さのフィードフォワード ネットワークよりもトレー … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML | Field theory for optimal signal propagation in ResNets はコメントを受け付けていません

Dynamics of Meta-learning Representation in the Teacher-student Scenario

要約 勾配ベースのメタ学習アルゴリズムは、限られたデータを使用して新しいタスクで … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG | Dynamics of Meta-learning Representation in the Teacher-student Scenario はコメントを受け付けていません

Fundamental computational limits of weak learnability in high-dimensional multi-index models

要約 マルチインデックス モデル (部分空間への投影の非線形変換を通じて共変量に … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.CC, cs.LG | Fundamental computational limits of weak learnability in high-dimensional multi-index models はコメントを受け付けていません

Kernel Density Estimators in Large Dimensions

要約 この論文では、高次元分布 $\rho(x)$ のカーネル密度推定を研究しま … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Kernel Density Estimators in Large Dimensions はコメントを受け付けていません

NEAR: A Training-Free Pre-Estimator of Machine Learning Model Performance

要約 人工ニューラル ネットワークは、自然言語処理や画像認識など、さまざまな用途 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, physics.chem-ph, physics.data-an | NEAR: A Training-Free Pre-Estimator of Machine Learning Model Performance はコメントを受け付けていません