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「cond-mat.stat-mech」カテゴリーアーカイブ
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
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Generative Learning of Continuous Data by Tensor Networks
要約 テンソル ネットワークは、多体量子システムのモデリングという起源を超えて、 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, quant-ph, stat.ML
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Coding schemes in neural networks learning classification tasks
要約 ニューラル ネットワークには、タスクに依存する特徴の意味のある表現を生成す … 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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Neural Thermodynamic Integration: Free Energies from Energy-based Diffusion Models
要約 熱力学積分 (TI) は、一連の補間構造アンサンブルを積分することにより、 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG
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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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