cond-mat.stat-mech」カテゴリーアーカイブ

Interpretable representation learning of quantum data enabled by probabilistic variational autoencoders

要約 解釈可能な機械学習は、急速に科学的発見のための重要なツールになりつつありま … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, quant-ph | コメントする

A theoretical framework for overfitting in energy-based modeling

要約 相互作用ネットワークを特定することを目的とした逆問題のペアワイズエネルギー … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG | A theoretical framework for overfitting in energy-based modeling はコメントを受け付けていません

A theoretical framework for overfitting in energy-based modeling

要約 相互作用ネットワークを特定することを目的とした逆問題のペアワイズエネルギー … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG | A theoretical framework for overfitting in energy-based modeling はコメントを受け付けていません

Estimation of the reduced density matrix and entanglement entropies using autoregressive networks

要約 古典的な2次元スピンシステムとの対応を使用して、量子スピンチェーンのモンテ … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, hep-lat, hep-th, quant-ph | Estimation of the reduced density matrix and entanglement entropies using autoregressive networks はコメントを受け付けていません

Dreaming up scale invariance via inverse renormalization group

要約 最小限のニューラルネットワークが、2次元ISINGモデルで繰り込みグループ … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.CV, cs.LG | Dreaming up scale invariance via inverse renormalization group はコメントを受け付けていません

Statistical mechanics of extensive-width Bayesian neural networks near interpolation

要約 30年間、統計力学はニューラルネットワークを分析するためのフレームワークを … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML | Statistical mechanics of extensive-width Bayesian neural networks near interpolation はコメントを受け付けていません

On the performance of machine-learning-assisted Monte Carlo in sampling from simple statistical physics models

要約 近年、従来の方法を使用して研究できないサンプルが困難なシステムのシミュレー … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph | On the performance of machine-learning-assisted Monte Carlo in sampling from simple statistical physics models はコメントを受け付けていません

On the performance of machine-learning assisted Monte Carlo in sampling from simple statistical physics models

要約 近年、従来の方法を使用して研究できないサンプルが困難なシステムのシミュレー … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph | On the performance of machine-learning assisted Monte Carlo in sampling from simple statistical physics models はコメントを受け付けていません

Inferring entropy production in many-body systems using nonequilibrium MaxEnt

要約 長いメモリを持つ多くの体系や非マルコビア系を含む高次元の確率的システムにお … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, nlin.AO, q-bio.NC | Inferring entropy production in many-body systems using nonequilibrium MaxEnt はコメントを受け付けていません

Analytic theory of dropout regularization

要約 ドロップアウトは、過剰適合を緩和するために人工ニューラルネットワークのトレ … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG, stat.ML | Analytic theory of dropout regularization はコメントを受け付けていません