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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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Generative modeling through internal high-dimensional chaotic activity
要約 生成モデリングは、統計的特性がトレーニング データセット内のものに似た新し … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
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Learning Coarse-Grained Dynamics on Graph
要約 グラフ上の粗粒度の動的システムを識別するために、グラフ ニューラル ネット … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, cs.NA, math.NA
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Restoring balance: principled under/oversampling of data for optimal classification
要約 実世界のデータにおけるクラスの不均衡は、過小評価されている例で適切な一般化 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG
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A method for quantifying the generalization capabilities of generative models for solving Ising models
要約 複雑なエネルギーランドスケープを持つイジングモデルの場合、基底状態をニュー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI, cs.LG
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KAN: Kolmogorov-Arnold Networks
要約 コルモゴロフ-アーノルド表現定理に触発されて、私たちは多層パーセプトロン … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI, 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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From Empirical Observations to Universality: Dynamics of Deep Learning with Inputs Built on Gaussian mixture
要約 この研究は、混合ガウス (GM) への構造的特性を示す入力を使用してニュー … 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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