「hep-th」カテゴリーアーカイブ

GUD: Generation with Unified Diffusion

投稿日: 2024年10月4日 作成者: jarxiv

要約 拡散生成モデルは、データサンプルに徐々にノイズを加えるプロセスを反転させる … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, hep-th, stat.ML | コメントする

Grokking Modular Polynomials

投稿日: 2024年6月6日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル ネットワークは、モジュラー算術タスクのサブセットを容易に学習し … 続きを読む →

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Learning to grok: Emergence of in-context learning and skill composition in modular arithmetic tasks

投稿日: 2024年6月5日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデルは、トレーニング セットには存在しなかったタスクを解決で … 続きを読む →

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Deep Learning Calabi-Yau four folds with hybrid and recurrent neural network architectures

投稿日: 2024年5月28日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、ハイブリッド畳み込み再帰型ニューラル ネットワーク アーキテ … 続きを読む →

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Deep learning lattice gauge theories

投稿日: 2024年5月24日 作成者: jarxiv

要約 モンテカルロ法は、格子ゲージ理論の強結合挙動に対する深い洞察をもたらし、ハ … 続きを読む →

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The Inverse of Exact Renormalization Group Flows as Statistical Inference

投稿日: 2024年5月2日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、関数的な対流拡散方程式によって記述される最適輸送のインスタンス化 … 続きを読む →

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Neural network representation of quantum systems

投稿日: 2024年3月19日 作成者: jarxiv

要約 ガウス過程に近いランダムワイドニューラルネットワークは、ガウス固定点の周り … 続きを読む →

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Neural Networks Asymptotic Behaviours for the Resolution of Inverse Problems

投稿日: 2024年2月16日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、場の量子理論の応用だけでなく、より一般的な状況にも関連するデ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, hep-lat, hep-th, physics.comp-ph | Neural Networks Asymptotic Behaviours for the Resolution of Inverse Problems はコメントを受け付けていません

Neural Networks asymptotic behaviours suitable for the resolution of inverse problems

投稿日: 2024年2月15日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、デコンボリューション逆問題に対するニューラル ネットワーク … 続きを読む →

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Weak Correlations as the Underlying Principle for Linearization of Gradient-Based Learning Systems

投稿日: 2024年1月9日 作成者: jarxiv

要約 ワイド ニューラル ネットワークなどの深層学習モデルは、相互作用する多数の … 続きを読む →

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