hep-th」カテゴリーアーカイブ

Identifying the Group-Theoretic Structure of Machine-Learned Symmetries

要約 最近、ディープラーニングは、重要な物理量を維持する対称変換を導出するために … 続きを読む

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Graph Neural Networks and 3-Dimensional Topology

要約 特定の単純な設定で、低次元トポロジーの問題に幾何深層学習を適用する効率をテ … 続きを読む

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Large Language Models

要約 人工知能は目覚ましい進歩を遂げており、その最良の例の 1 つは、OpenA … 続きを読む

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Sampling the lattice Nambu-Goto string using Continuous Normalizing Flows

要約 効果的な弦理論 (EST) は、閉じ込め磁束管を細い振動する弦としてモデル … 続きを読む

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Black holes and the loss landscape in machine learning

要約 損失の状況を理解することは、機械学習における重要な問題です。 多くのニュー … 続きを読む

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Graph Neural Networks and 3-Dimensional Topology

要約 【タイトル】グラフニューラルネットワークと3次元トポロジー 【要約】 &# … 続きを読む

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The R-mAtrIx Net

要約 タイトル: The R-mAtrIx Net 要約: – 新し … 続きを読む

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Effective Theory of Transformers at Initialization

要約 【タイトル】初期化時のTransformerの有効理論 【要約】 &#82 … 続きを読む

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Estimating truncation effects of quantum bosonic systems using sampling algorithms

要約 タイトル:サンプリングアルゴリズムを用いた量子ボソン系の切り捨て効果の推定 … 続きを読む

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Estimating the randomness of quantum circuit ensembles up to 50 qubits

要約 ランダム量子回路は、量子超越性の実証、化学および機械学習用の変分量子アルゴ … 続きを読む

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