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「cond-mat.stat-mech」カテゴリーアーカイブ
Physics-guided weak-form discovery of reduced-order models for trapped ultracold hydrodynamics
要約 私たちは、衝突性が高く、超低温だが縮退していない極性分子のガスの緩和を研究 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.quant-gas, cond-mat.stat-mech, cs.LG, math.DS
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Learning from higher-order statistics, efficiently: hypothesis tests, random features, and neural networks
要約 ニューラル ネットワークは、高次元データ セット内の統計パターンを発見する … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, stat.ML
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Phase Transitions in the Output Distribution of Large Language Models
要約 物理システムでは、温度などのパラメーターを変更すると、相転移、つまり物質の … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.CL, cs.LG
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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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Correlation Dimension of Natural Language in a Statistical Manifold
要約 自然言語の相関次元は、大規模な言語モデルによって生成された高次元シーケンス … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.CL
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Correlation Dimension of Natural Language in a Statistical Manifold
要約 自然言語の相関次元は、大規模な言語モデルによって生成された高次元シーケンス … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.CL
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Particle density and critical point for studying site percolation by finite size scaling
要約 機械学習は最近、相転移の研究において目覚ましい成功を収めています。 一般に … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG
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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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Information theory for data-driven model reduction in physics and biology
要約 モデル削減は、いくつかの関連する変数の観点から、多体システムのダイナミクス … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.IT, cs.LG, math.IT
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