「cs.NA」カテゴリーアーカイブ

MODNO: Multi Operator Learning With Distributed Neural Operators

投稿日: 2024年4月4日 作成者: jarxiv

要約 演算子学習の研究では、ニューラルネットワークを利用して演算子を近似する。従 … 続きを読む →

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Samplet basis pursuit: Multiresolution scattered data approximation with sparsity constraints

投稿日: 2024年4月3日 作成者: jarxiv

要約 $\ell_1$ 正則化を使用したサンプルレット座標での散乱データ近似を考 … 続きを読む →

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Iterative Sketching for Secure Coded Regression

投稿日: 2024年4月2日 作成者: jarxiv

要約 線形回帰は教師あり機械学習における基本的かつ原始的な問題であり、疫学から金 … 続きを読む →

カテゴリー: 65B99, 68P20, 68P25, 68P27, 68P30, 94-10, 94A11, 94A16, 94B60, cs.CR, cs.DC, cs.IT, cs.LG, cs.NA, math.IT, math.NA | Iterative Sketching for Secure Coded Regression はコメントを受け付けていません

Dual Simplex Volume Maximization for Simplex-Structured Matrix Factorization

投稿日: 2024年4月1日 作成者: jarxiv

要約 単体構造行列因数分解 (SSMF) は、非負行列因数分解の一般化であり、基 … 続きを読む →

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Accurate Block Quantization in LLMs with Outliers

投稿日: 2024年4月1日 作成者: jarxiv

要約 非常に大規模な LLM に対する推論の需要は、ここ数カ月で大幅に増加してい … 続きを読む →

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Nonlinear model reduction for operator learning

投稿日: 2024年3月28日 作成者: jarxiv

要約 演算子学習は、無限次元関数空間間のマッピングを近似する方法を提供します。 … 続きを読む →

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Improving the Adaptive Moment Estimation (ADAM) stochastic optimizer through an Implicit-Explicit (IMEX) time-stepping approach

投稿日: 2024年3月21日 作成者: jarxiv

要約 Adam オプティマイザーは、ニューラル ネットワーク トレーニングの機械 … 続きを読む →

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Sparse Implementation of Versatile Graph-Informed Layers

投稿日: 2024年3月21日 作成者: jarxiv

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、グラフ構造データに関する … 続きを読む →

カテゴリー: 03D32, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.NA | Sparse Implementation of Versatile Graph-Informed Layers はコメントを受け付けていません

A Data-driven Approach for Rapid Detection of Aeroelastic Modes from Flutter Flight Test Based on Limited Sensor Measurements

投稿日: 2024年3月19日 作成者: jarxiv

要約 フラッター飛行試験では、航空機の揚力面に人工的な励起を加えることにより、機 … 続きを読む →

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A physics-informed neural network method for the approximation of slow invariant manifolds for the general class of stiff systems of ODEs

投稿日: 2024年3月19日 作成者: jarxiv

要約 我々は、ODE の高速/低速動的システムの最も一般的なクラスに対する低速不 … 続きを読む →

カテゴリー: 37M21, 65L04, 65P99, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.DS, math.NA | A physics-informed neural network method for the approximation of slow invariant manifolds for the general class of stiff systems of ODEs はコメントを受け付けていません