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「cond-mat.stat-mech」カテゴリーアーカイブ
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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Hybrid Ground-State Quantum Algorithms based on Neural Schrödinger Forging
要約 エンタングルメント・フォージングに基づく変分アルゴリズムは、基底状態の問題 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, quant-ph
Hybrid Ground-State Quantum Algorithms based on Neural Schrödinger Forging はコメントを受け付けていません
Mapping of attention mechanisms to a generalized Potts model
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ネ … 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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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
Data driven modeling for self-similar dynamics はコメントを受け付けていません
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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