「F.2.2」カテゴリーアーカイブ

Tackling the Curse of Dimensionality in Fractional and Tempered Fractional PDEs with Physics-Informed Neural Networks

投稿日: 2024年6月18日 作成者: jarxiv

要約 分数および調整された分数偏微分方程式 (PDE) は、長距離相互作用、異常 … 続きを読む →

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Tackling the Curse of Dimensionality with Physics-Informed Neural Networks

投稿日: 2024年5月20日 作成者: jarxiv

要約 次元の呪いにより、次元が増加するにつれて計算コストが指数関数的に増加し、計 … 続きを読む →

カテゴリー: 14J60, cs.AI, cs.LG, cs.NA, F.2.2, math.DS, math.NA, stat.ML | Tackling the Curse of Dimensionality with Physics-Informed Neural Networks はコメントを受け付けていません

Corpus Considerations for Annotator Modeling and Scaling

投稿日: 2024年4月18日 作成者: jarxiv

要約 自然言語処理の研究とアノテーション タスクの最近の傾向は、従来の単一の真実 … 続きを読む →

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Intervention-Assisted Policy Gradient Methods for Online Stochastic Queuing Network Optimization: Technical Report

投稿日: 2024年4月8日 作成者: jarxiv

要約 深層強化学習 (DRL) は、確率的キューイング ネットワーク (SQN) … 続きを読む →

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The Hidden Attention of Mamba Models

投稿日: 2024年4月2日 作成者: jarxiv

要約 Mamba レイヤーは、NLP、長距離シーケンス処理、コンピューター ビジ … 続きを読む →

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Enhancing Lithological Mapping with Spatially Constrained Bayesian Network (SCB-Net): An Approach for Field Data-Constrained Predictions with Uncertainty Evaluation

投稿日: 2024年4月1日 作成者: jarxiv

要約 地質図は地球科学にとって非常に貴重な情報源です。 これらは、鉱物探査、自然 … 続きを読む →

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Explaining Bayesian Optimization by Shapley Values Facilitates Human-AI Collaboration

投稿日: 2024年3月11日 作成者: jarxiv

要約 ガウスプロセス (GP) を使用したベイジアン最適化 (BO) は、ブラッ … 続きを読む →

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Explaining Bayesian Optimization by Shapley Values Facilitates Human-AI Collaboration

投稿日: 2024年3月8日 作成者: jarxiv

要約 ガウスプロセス (GP) を使用したベイジアン最適化 (BO) は、ブラッ … 続きを読む →

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Software Implementation of Digital Filtering via Tustin’s Bilinear Transform

投稿日: 2024年1月9日 作成者: jarxiv

要約 この作業の目的は、Tustins 双線形変換によるデジタル フィルタリング … 続きを読む →

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Diffusion Maps for Signal Filtering in Graph Learning

投稿日: 2023年12月25日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、グラフ信号の基礎となるジオメトリを理解する際に、グラフ … 続きを読む →

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