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Learning the Simplicity of Scattering Amplitudes
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
Machine learning and optimization-based approaches to duality in statistical physics
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
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cymyc — Calabi-Yau Metrics, Yukawas, and Curvature
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
GUD: Generation with Unified Diffusion
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
Grokking Modular Polynomials
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
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Learning to grok: Emergence of in-context learning and skill composition in modular arithmetic tasks
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
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Deep Learning Calabi-Yau four folds with hybrid and recurrent neural network architectures
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
Deep learning lattice gauge theories
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
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The Inverse of Exact Renormalization Group Flows as Statistical Inference
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
Neural network representation of quantum systems
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
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