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Thermodynamic Bayesian Inference
要約 複雑な予測モデル (ディープ ニューラル ネットワークなど) を完全にベイ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.ET, cs.LG
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Optimal Protocols for Continual Learning via Statistical Physics and Control Theory
要約 人工ニューラル ネットワークは、複数のタスクを順番に学習するときに、新しい … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG
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Input Space Mode Connectivity in Deep Neural Networks
要約 ロスランドスケープモード接続の概念をディープニューラルネットワークの入力空 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.CV, cs.LG
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Impact of ChatGPT on the writing style of condensed matter physicists
要約 私たちは、最先端の差分法アプローチを適用して、arXiv 上の凝縮した論文 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.CL
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Effectiveness of probabilistic contact tracing in epidemic containment: the role of super-spreaders and transmission path reconstruction
要約 最近の新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックは、初期段 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.LG, physics.soc-ph, q-bio.PE
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How transformers learn structured data: insights from hierarchical filtering
要約 ツリー上のシーケンスの生成モデルに階層的フィルタリング手順を導入し、データ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.CL, cs.LG
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Quantum Inception Score
要約 機械学習における古典的な生成モデルの大成功に動機付けられ、その量子バージョ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, quant-ph, stat.ML
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Dataset-learning duality and emergent criticality
要約 人工ニューラル ネットワークでは、トレーニング不可能な変数の活性化ダイナミ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG, cs.NE
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Spin glass model of in-context learning
要約 大規模な言語モデルは、驚くべきコンテキスト内学習能力を示します。これは、昔 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.CL
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Exact Fractional Inference via Re-Parametrization & Interpolation between Tree-Re-Weighted- and Belief Propagation- Algorithms
要約 $N$”スピン’ のグラフに対するイジング モデル … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG
Exact Fractional Inference via Re-Parametrization & Interpolation between Tree-Re-Weighted- and Belief Propagation- Algorithms はコメントを受け付けていません