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Coding schemes in neural networks learning classification tasks
要約 ニューラル ネットワークには、タスクに依存する特徴の意味のある表現を生成す … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG, stat.ML
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Scaling and renormalization in high-dimensional regression
要約 この論文では、ランダム行列理論と自由確率の基本ツールを使用した、さまざまな … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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Why Warmup the Learning Rate? Underlying Mechanisms and Improvements
要約 深層学習では、学習率 $\eta$ をウォームアップするのが一般的であり、 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML
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Quantum-Noise-Driven Generative Diffusion Models
要約 機械学習技術で実現された生成モデルは、新しい合成データを生成するために、有 … 続きを読む
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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