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「cond-mat.stat-mech」カテゴリーアーカイブ
Accurate generation of stochastic dynamics based on multi-model Generative Adversarial Networks
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
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Privacy-preserving machine learning with tensor networks
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
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Absorbing Phase Transitions in Artificial Deep Neural Networks
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
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Machine learning at the mesoscale: a computation-dissipation bottleneck
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
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Quantum Neural Estimation of Entropies
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
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Distributive Pre-Training of Generative Modeling Using Matrix-Product States
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
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Eight challenges in developing theory of intelligence
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
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Enhanced Sampling with Machine Learning: A Review
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
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Reliable machine learning potentials based on artificial neural network for graphene
要約 グラフェンは、機械的、熱的、電気的特性のユニークな組み合わせにより、最も研 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cond-mat.stat-mech, cs.LG, physics.comp-ph
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Unsupervised hierarchical clustering using the learning dynamics of RBMs
要約 現実世界のデータセットは多くの場合複雑で、ある程度階層的になっており、デー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG
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