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Data driven modeling for self-similar dynamics
要約 複雑なシステムのマルチスケール モデリングは、その複雑さを理解するために非 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG
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Weight fluctuations in (deep) linear neural networks and a derivation of the inverse-variance flatness relation
要約 合成ガウス データの確率的勾配降下法 (SGD) の連続限界内で、単層およ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG
Weight fluctuations in (deep) linear neural networks and a derivation of the inverse-variance flatness relation はコメントを受け付けていません
The Garden of Forking Paths: Observing Dynamic Parameters Distribution in Large Language Models
要約 NLP における Transformer アーキテクチャの優れたパフォーマ … 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 $N$ の「スピン」のグラフに対するイジング モデルの分配関数 $Z$ を … 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
Training normalizing flows with computationally intensive target probability distributions
要約 機械学習技術、特にいわゆる正規化フローは、ターゲットの確率分布を効果的に近 … 続きを読む
カテゴリー: cc:68T07, cond-mat.stat-mech, cs.LG, hep-lat, I.2.6
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Dynamical Regimes of Diffusion Models
要約 統計物理学的手法を使用して、空間の次元とデータ数が大きく、スコア関数が最適 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG
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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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What does self-attention learn from Masked Language Modelling?
要約 トランスフォーマーは、自然言語処理と機械学習に革命をもたらしたニューラル … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.CL, stat.ML
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$α$-divergence Improves the Entropy Production Estimation via Machine Learning
要約 近年、機械学習による軌道データからの確率的エントロピー生成 (EP) のア … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, stat.ML
$α$-divergence Improves the Entropy Production Estimation via Machine Learning はコメントを受け付けていません
Weak Correlations as the Underlying Principle for Linearization of Gradient-Based Learning Systems
要約 ワイド ニューラル ネットワークなどの深層学習モデルは、相互作用する多数の … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, hep-th, math.PR, stat.ML
Weak Correlations as the Underlying Principle for Linearization of Gradient-Based Learning Systems はコメントを受け付けていません