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Learning Lattice Quantum Field Theories with Equivariant Continuous Flows
要約 我々は、格子場理論の高次元確率分布からサンプリングするための新しい機械学習 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, hep-lat, hep-th
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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 impact of memory on learning sequence-to-sequence tasks
要約 自然言語処理におけるニューラル ネットワークの最近の成功により、シーケンス … 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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The Copycat Perceptron: Smashing Barriers Through Collective Learning
要約 教師と生徒のシナリオにおける $y$ 結合バイナリ パーセプトロンのモデル … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG
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Information theory for model reduction in stochastic dynamical systems
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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Using Ornstein-Uhlenbeck Process to understand Denoising Diffusion Probabilistic Model and its Noise Schedules
要約 この短いメモの目的は、非均一離散時間マルコフ過程であるノイズ除去拡散確率モ … 続きを読む
A Bridge between Dynamical Systems and Machine Learning: Engineered Ordinary Differential Equations as Classification Algorithm (EODECA)
要約 機械学習への依存がますます高まる世界において、これらのモデルの解釈可能性は … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.LG
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Fast Detection of Phase Transitions with Multi-Task Learning-by-Confusion
要約 機械学習は、相転移の研究にうまく使用されています。 基礎となるフェーズにつ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG
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Optimisation via encodings: a renormalisation group perspective
要約 困難な、特に NP 完全な最適化問題は、従来、探索ヒューリスティックを使用 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.NE
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