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「cond-mat.stat-mech」カテゴリーアーカイブ
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
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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
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Maximum diffusion reinforcement learning
要約 データは独立しており、同一に分散されているという前提が、すべての機械学習の … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.LG, cs.RO
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The Limiting Dynamics of SGD: Modified Loss, Phase Space Oscillations, and Anomalous Diffusion
要約 この研究では、確率的勾配降下法 (SGD) でトレーニングされたディープ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, q-bio.NC, stat.ML
The Limiting Dynamics of SGD: Modified Loss, Phase Space Oscillations, and Anomalous Diffusion はコメントを受け付けていません
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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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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