「hep-th」カテゴリーアーカイブ

Learning the Simplicity of Scattering Amplitudes

投稿日: 2024年11月20日 作成者: jarxiv

要約 複雑な式の単純化と再構成は、特に理論的な高エネルギー物理学の進歩の核心です … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, hep-ph, hep-th | Learning the Simplicity of Scattering Amplitudes はコメントを受け付けていません

Machine learning and optimization-based approaches to duality in statistical physics

投稿日: 2024年11月8日 作成者: jarxiv

要約 双対性の概念、つまり特定の物理システムは 2 つの異なる数学的記述を持つこ … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.LG, hep-th | Machine learning and optimization-based approaches to duality in statistical physics はコメントを受け付けていません

cymyc — Calabi-Yau Metrics, Yukawas, and Curvature

投稿日: 2024年10月28日 作成者: jarxiv

要約 \texttt{cymyc} は、大規模なクラスの文字列圧縮多様体の幾何学 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, hep-ph, hep-th | cymyc — Calabi-Yau Metrics, Yukawas, and Curvature はコメントを受け付けていません

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 | GUD: Generation with Unified Diffusion はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, hep-th, math.NT, stat.ML | Grokking Modular Polynomials はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, hep-th, stat.ML | Learning to grok: Emergence of in-context learning and skill composition in modular arithmetic tasks はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: cs.LG, hep-th, math.AG | Deep Learning Calabi-Yau four folds with hybrid and recurrent neural network architectures はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.str-el, cs.LG, hep-lat, hep-th | Deep learning lattice gauge theories はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: cs.AI, hep-th | The Inverse of Exact Renormalization Group Flows as Statistical Inference はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI, cs.LG, hep-th, quant-ph | Neural network representation of quantum systems はコメントを受け付けていません