「cond-mat.stat-mech」カテゴリーアーカイブ

Diffusion probabilistic models enhance variational autoencoder for crystal structure generative modeling

投稿日: 2023年8月7日 作成者: jarxiv

要約 結晶拡散変分オートエンコーダ(CDVAE)は、スコアマッチングを利用して、 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, cond-mat.mtrl-sci, cond-mat.stat-mech, cs.LG, physics.comp-ph | Diffusion probabilistic models enhance variational autoencoder for crystal structure generative modeling はコメントを受け付けていません

Optimal foraging strategies can be learned

投稿日: 2023年8月4日 作成者: jarxiv

要約 動物の採食行動は、自然界における目標探索のパラダイムである。どの採餌戦略が … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.AI, physics.bio-ph, q-bio.PE | Optimal foraging strategies can be learned はコメントを受け付けていません

Accurate generation of stochastic dynamics based on multi-model Generative Adversarial Networks

投稿日: 2023年8月2日 作成者: jarxiv

要約 Generative Adversarial Networks (GAN) … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, physics.comp-ph, stat.ML | Accurate generation of stochastic dynamics based on multi-model Generative Adversarial Networks はコメントを受け付けていません

Privacy-preserving machine learning with tensor networks

投稿日: 2023年7月17日 作成者: jarxiv

要約 テンソル ネットワークは、局所量子多体システムの低エネルギー状態を効率的に … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.CR, cs.LG, quant-ph | Privacy-preserving machine learning with tensor networks はコメントを受け付けていません

Absorbing Phase Transitions in Artificial Deep Neural Networks

投稿日: 2023年7月6日 作成者: jarxiv

要約 無限に広がるニューラル ネットワークの動作の理論的理解は、有名な平均場理論 … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG, stat.ML | Absorbing Phase Transitions in Artificial Deep Neural Networks はコメントを受け付けていません

Machine learning at the mesoscale: a computation-dissipation bottleneck

投稿日: 2023年7月6日 作成者: jarxiv

要約 物理システムにおける情報処理のコストには、パフォーマンスとエネルギー消費の … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG | Machine learning at the mesoscale: a computation-dissipation bottleneck はコメントを受け付けていません

Quantum Neural Estimation of Entropies

投稿日: 2023年7月5日 作成者: jarxiv

要約 エントロピー測定は、量子システムに存在する情報と相関の量を定量化します。 … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.IT, cs.LG, math.IT, quant-ph | Quantum Neural Estimation of Entropies はコメントを受け付けていません

Distributive Pre-Training of Generative Modeling Using Matrix-Product States

投稿日: 2023年6月27日 作成者: jarxiv

要約 テンソル ネットワークは、最近、機械学習において教師あり学習と教師なし学習 … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, quant-ph | Distributive Pre-Training of Generative Modeling Using Matrix-Product States はコメントを受け付けていません

Eight challenges in developing theory of intelligence

投稿日: 2023年6月21日 作成者: jarxiv

要約 数学的美しさに関する優れた理論は、物理的現実の新しい予測が自己矛盾なく検証 … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.CL, q-bio.NC | Eight challenges in developing theory of intelligence はコメントを受け付けていません

Enhanced Sampling with Machine Learning: A Review

投稿日: 2023年6月19日 作成者: jarxiv

要約 分子動力学 (MD) を使用すると、優れた時空間分解能で物理システムを研究 … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph | Enhanced Sampling with Machine Learning: A Review はコメントを受け付けていません