「cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Group and Shuffle: Efficient Structured Orthogonal Parametrization

投稿日: 2024年6月17日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル ネットワークのサイズが増大するにつれて、効率的な微調整方法に対 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG, cs.NA, math.NA | Group and Shuffle: Efficient Structured Orthogonal Parametrization はコメントを受け付けていません

Genetic Column Generation for Computing Lower Bounds for Adversarial Classification

投稿日: 2024年6月13日 作成者: jarxiv

要約 敵対的多クラス分類に関する最近の理論的結果は、最適輸送におけるワッサーシュ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA | Genetic Column Generation for Computing Lower Bounds for Adversarial Classification はコメントを受け付けていません

fKAN: Fractional Kolmogorov-Arnold Networks with trainable Jacobi basis functions

投稿日: 2024年6月12日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル ネットワーク設計の最近の進歩により、速度、解釈可能性、精度が向 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA | fKAN: Fractional Kolmogorov-Arnold Networks with trainable Jacobi basis functions はコメントを受け付けていません

Learning from Integral Losses in Physics Informed Neural Networks

投稿日: 2024年6月12日 作成者: jarxiv

要約 この研究は、偏積分微分方程式の下で物理学に基づいたネットワークをトレーニン … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.NA | Learning from Integral Losses in Physics Informed Neural Networks はコメントを受け付けていません

The fast committor machine: Interpretable prediction with kernels

投稿日: 2024年6月11日 作成者: jarxiv

要約 確率システムの研究では、コミッター関数は、初期構成 $x$ から開始したシ … 続きを読む →

カテゴリー: 65C30, 65C40, 82C31, 82C32, cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | The fast committor machine: Interpretable prediction with kernels はコメントを受け付けていません

Physics-informed deep learning and compressive collocation for high-dimensional diffusion-reaction equations: practical existence theory and numerics

投稿日: 2024年6月11日 作成者: jarxiv

要約 科学技術コンピューティングの最前線では、ディープ ラーニング (DL)、つ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, cs.NA, math.IT, math.NA | Physics-informed deep learning and compressive collocation for high-dimensional diffusion-reaction equations: practical existence theory and numerics はコメントを受け付けていません

Continuum Attention for Neural Operators

投稿日: 2024年6月11日 作成者: jarxiv

要約 トランスフォーマー、特にアテンション メカニズムは、機械学習において広く普 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA | Continuum Attention for Neural Operators はコメントを受け付けていません

A Guide to Stochastic Optimisation for Large-Scale Inverse Problems

投稿日: 2024年6月11日 作成者: jarxiv

要約 確率的最適化アルゴリズムは、大量のデータを使用した機械学習の事実上の標準で … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.NA, math.NA, math.OC | A Guide to Stochastic Optimisation for Large-Scale Inverse Problems はコメントを受け付けていません

Scaling up Probabilistic PDE Simulators with Structured Volumetric Information

投稿日: 2024年6月10日 作成者: jarxiv

要約 偏微分方程式 (PDE) を使用して現実世界の問題をモデル化することは、科 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA | Scaling up Probabilistic PDE Simulators with Structured Volumetric Information はコメントを受け付けていません

Subhomogeneous Deep Equilibrium Models

投稿日: 2024年6月7日 作成者: jarxiv

要約 暗黙的深度ニューラル ネットワークは、近年、さまざまなアプリケーションにお … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, math.OC | Subhomogeneous Deep Equilibrium Models はコメントを受け付けていません