-
最近の投稿
- Time, Travel, and Energy in the Uniform Dispersion Problem
- Grounded Vision-Language Interpreter for Integrated Task and Motion Planning
- Dynamics and Control of Vision-Aided Multi-UAV-tethered Netted System Capturing Non-Cooperative Target
- Collision- and Reachability-Aware Multi-Robot Control with Grounded LLM Planners
- Adversarial Attacks on Robotic Vision Language Action Models
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (39200) cs.CL (29661) cs.CV (44588) cs.HC (2980) cs.LG (44104) cs.RO (23394) cs.SY (3572) eess.IV (5130) eess.SY (3564) stat.ML (5735)
「hep-th」カテゴリーアーカイブ
Estimation of the reduced density matrix and entanglement entropies using autoregressive networks
要約 古典的な2次元スピンシステムとの対応を使用して、量子スピンチェーンのモンテ … 続きを読む
Wilsonian Renormalization of Neural Network Gaussian Processes
要約 関連する情報と無関係な情報を分離することは、モデリングプロセスまたは科学的 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, hep-th, stat.ML
Wilsonian Renormalization of Neural Network Gaussian Processes はコメントを受け付けていません
Phase Diagram from Nonlinear Interaction between Superconducting Order and Density: Toward Data-Based Holographic Superconductor
要約 ホログラフィック超伝導体のモデリングにおける逆の問題に対処します。 実験に … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.supr-con, cs.AI, hep-th
Phase Diagram from Nonlinear Interaction between Superconducting Order and Density: Toward Data-Based Holographic Superconductor はコメントを受け付けていません
Symbolic Regression for Beyond the Standard Model Physics
要約 標準モデルの物理学を超えて研究するための強力なツールとして、象徴的な回帰を … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, hep-ph, hep-th, physics.comp-ph
Symbolic Regression for Beyond the Standard Model Physics はコメントを受け付けていません
Hamiltonian Neural Networks approach to fuzzball geodesics
要約 計算リソースとデータの可用性の最近の増加により、物理学におけるデータ分析の … 続きを読む
Deep Learning based discovery of Integrable Systems
要約 統合可能なモデルを発見するための新しい機械学習ベースのフレームワークを紹介 … 続きを読む
A New $\sim 5σ$ Tension at Characteristic Redshift from DESI DR1 and DES-SN5YR observations
要約 DESI-DR1 BAOおよびDES-SN5YRデータセットを使用して、マ … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.CO, cs.LG, gr-qc, hep-th
A New $\sim 5σ$ Tension at Characteristic Redshift from DESI DR1 and DES-SN5YR observations はコメントを受け付けていません
Refining Integration-by-Parts Reduction of Feynman Integrals with Machine Learning
要約 Feynman Integralsの統合ごとの統合の削減により、理論的粒子 … 続きを読む
Phase Transitions in Large Language Models and the $O(N)$ Model
要約 大規模な言語モデル（LLM）は、前例のない豊富なスケーリング動作を示します … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL, cs.LG, hep-th, physics.data-an
Phase Transitions in Large Language Models and the $O(N)$ Model はコメントを受け付けていません