cs.NA」カテゴリーアーカイブ

An Approximation Theory for Metric Space-Valued Functions With A View Towards Deep Learning

要約 深層学習の発展する数学に動機付けられ、ユークリッド空間間の初等関数を構成要 … 続きを読む

カテゴリー: 41A65, 46T99, 60L50, 65N21, 68T07, cs.LG, cs.NA, cs.NE, math.NA, math.PR, stat.ML | An Approximation Theory for Metric Space-Valued Functions With A View Towards Deep Learning はコメントを受け付けていません

A Neural Network Warm-Start Approach for the Inverse Acoustic Obstacle Scattering Problem

要約 音の柔らかい星形の障害物に対する逆音響障害物問題を二次元で考察します。障害 … 続きを読む

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General regularization in covariate shift adaptation

要約 サンプルの再重み付けは、カーネル ヒルベルト空間 (RKHS) を再現する … 続きを読む

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Gaussian Process Priors for Systems of Linear Partial Differential Equations with Constant Coefficients

要約 偏微分方程式 (PDE) は物理システムをモデル化するための重要なツールで … 続きを読む

カテゴリー: 13N10, 13P25, 35G35, 60-08, 60G15, cs.LG, cs.NA, math.AC, math.NA, stat.ML | Gaussian Process Priors for Systems of Linear Partial Differential Equations with Constant Coefficients はコメントを受け付けていません

From $O(\sqrt{n})$ to $O(\log(n))$ in Quadratic Programming

要約 数値最適化理論には数十年にわたって「暗雲」が漂っています。つまり、最適化ア … 続きを読む

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DiTTO: Diffusion-inspired Temporal Transformer Operator

要約 データ駆動型アプローチを使用して偏微分方程式 (PDE) を解くことは、ま … 続きを読む

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Convergent regularization in inverse problems and linear plug-and-play denoisers

要約 プラグ アンド プレイ (PnP) ノイズ除去は、既製の画像デノイザーを使 … 続きを読む

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Provably Faster Gradient Descent via Long Steps

要約 この研究では、コンピューター支援分析技術を使用して、勾配降下法でより高速な … 続きを読む

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Inverse Evolution Layers: Physics-informed Regularizers for Deep Neural Networks

要約 この論文では、新しいタイプの正則化を通じて偏微分方程式 (PDE) ベース … 続きを読む

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Provably Faster Gradient Descent via Long Steps

要約 この研究では、コンピューター支援分析技術を使用して、勾配降下法でより高速な … 続きを読む

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