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「cond-mat.stat-mech」カテゴリーアーカイブ
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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A replica analysis of under-bagging
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
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Sliding down the stairs: how correlated latent variables accelerate learning with neural networks
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
Neural population geometry and optimal coding of tasks with shared latent structure
要約 人間と動物は環境内の潜在的な構造を認識し、その情報を適用して世界を効率的に … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG, cs.NE, q-bio.NC
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EPR-Net: Constructing non-equilibrium potential landscape via a variational force projection formulation
要約 我々は、高次元の非平衡定常状態 (NESS) システムの潜在的なランドスケ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.AI, physics.bio-ph, physics.comp-ph
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