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「cond-mat.dis-nn」カテゴリーアーカイブ
Quantum Equilibrium Propagation for efficient training of quantum systems based on Onsager reciprocity
要約 科学技術のあらゆる分野で機械学習と人工知能が広く導入されたことで、エネルギ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.ET, cs.LG, quant-ph
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Grokking Modular Polynomials
要約 ニューラル ネットワークは、モジュラー算術タスクのサブセットを容易に学習し … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, hep-th, math.NT, stat.ML
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Learning to grok: Emergence of in-context learning and skill composition in modular arithmetic tasks
要約 大規模な言語モデルは、トレーニング セットには存在しなかったタスクを解決で … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, hep-th, stat.ML
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Information limits and Thouless-Anderson-Palmer equations for spiked matrix models with structured noise
要約 構造化スパイクモデルに対するベイズ推論の典型的な問題、つまり低ランク信号が … 続きを読む
Bias in Motion: Theoretical Insights into the Dynamics of Bias in SGD Training
要約 機械学習システムは多くの場合、データ内の望ましくない特徴を利用することでバ … 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 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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Infinite Limits of Multi-head Transformer Dynamics
要約 この研究では、特徴学習領域における変圧器モデルのトレーニング ダイナミクス … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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Deep learning lattice gauge theories
要約 モンテカルロ法は、格子ゲージ理論の強結合挙動に対する深い洞察をもたらし、ハ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.str-el, cs.LG, hep-lat, hep-th
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Stable Attractors for Neural networks classification via Ordinary Differential Equations (SA-nODE)
要約 機械学習と動的システム理論の交差点に位置する教師付き分類の新しいアプローチ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.LG
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Engineered Ordinary Differential Equations as Classification Algorithm (EODECA): thorough characterization and testing
要約 EODECA (分類アルゴリズムとしての工学的常微分方程式) は、機械学習 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.LG, cs.NE, nlin.PS
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