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Enhanced Sampling with Machine Learning: A Review
要約 分子動力学 (MD) を使用すると、優れた時空間分解能で物理システムを研究 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Reliable machine learning potentials based on artificial neural network for graphene
要約 グラフェンは、機械的、熱的、電気的特性のユニークな組み合わせにより、最も研 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cond-mat.stat-mech, cs.LG, physics.comp-ph
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Unsupervised hierarchical clustering using the learning dynamics of RBMs
要約 現実世界のデータセットは多くの場合複雑で、ある程度階層的になっており、デー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG
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Swarmodroid 1.0: A Modular Bristle-Bot Platform for Robotic Active Matter Studies
要約 非常に単純なロボット（つまり、前方への推進や自己回転などの基本的な動作動作 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.soft, cond-mat.stat-mech, cs.RO
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Gibbs free energies via isobaric-isothermal flows
要約 等圧等温 (NPT) アンサンブルからサンプリングするように訓練された正規 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, physics.comp-ph, stat.ML
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Conditioning Normalizing Flows for Rare Event Sampling
要約 複雑な分子プロセスのダイナミクスを理解することは、多くの場合、長寿命の安定 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, physics.comp-ph
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Attacks on Online Learners: a Teacher-Student Analysis
要約 機械学習モデルが敵対的攻撃に対して脆弱であることはよく知られています。つま … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.CR, cs.LG, stat.ML
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Phase transitions in the mini-batch size for sparse and dense neural networks
要約 人工ニューラルネットワークの学習において、ミニバッチの利用が一般的になって … 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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Self-contained Beta-with-Spikes Approximation for Inference Under a Wright-Fisher Model
要約 選択と遺伝的ドリフトによる対立遺伝子頻度の変化を記述するWright-Fi … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.CL, q-bio.PE
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Training neural network ensembles via trajectory sampling
要約 タイトル：Trajectory Samplingによるニューラルネットワー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG
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