「cond-mat.stat-mech」カテゴリーアーカイブ

Phase Transitions in the Output Distribution of Large Language Models

投稿日: 2024年5月28日 作成者: jarxiv

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 | Phase Transitions in the Output Distribution of Large Language Models はコメントを受け付けていません

Stable Attractors for Neural networks classification via Ordinary Differential Equations (SA-nODE)

投稿日: 2024年5月21日 作成者: jarxiv

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 | Stable Attractors for Neural networks classification via Ordinary Differential Equations (SA-nODE) はコメントを受け付けていません

Engineered Ordinary Differential Equations as Classification Algorithm (EODECA): thorough characterization and testing

投稿日: 2024年5月21日 作成者: jarxiv

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 | Engineered Ordinary Differential Equations as Classification Algorithm (EODECA): thorough characterization and testing はコメントを受け付けていません

Correlation Dimension of Natural Language in a Statistical Manifold

投稿日: 2024年5月16日 作成者: jarxiv

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 | Correlation Dimension of Natural Language in a Statistical Manifold はコメントを受け付けていません

Correlation Dimension of Natural Language in a Statistical Manifold

投稿日: 2024年5月13日 作成者: jarxiv

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 | Correlation Dimension of Natural Language in a Statistical Manifold はコメントを受け付けていません

Particle density and critical point for studying site percolation by finite size scaling

投稿日: 2024年5月9日 作成者: jarxiv

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 | Particle density and critical point for studying site percolation by finite size scaling はコメントを受け付けていません

From Empirical Observations to Universality: Dynamics of Deep Learning with Inputs Built on Gaussian mixture

投稿日: 2024年5月2日 作成者: jarxiv

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 | From Empirical Observations to Universality: Dynamics of Deep Learning with Inputs Built on Gaussian mixture はコメントを受け付けていません

Information theory for data-driven model reduction in physics and biology

投稿日: 2024年4月18日 作成者: jarxiv

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 | Information theory for data-driven model reduction in physics and biology はコメントを受け付けていません

A replica analysis of under-bagging

投稿日: 2024年4月16日 作成者: jarxiv

要約 不均衡なデータから分類器をトレーニングするための一般的なアンサンブル学習方 … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG, stat.ML | A replica analysis of under-bagging はコメントを受け付けていません

Sliding down the stairs: how correlated latent variables accelerate learning with neural networks

投稿日: 2024年4月15日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル ネットワークは、確率的勾配降下法 (SGD) を使用してデータ … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.ML, stat.TH | Sliding down the stairs: how correlated latent variables accelerate learning with neural networks はコメントを受け付けていません