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Finite-PINN: A Physics-Informed Neural Network Architecture for Solving Solid Mechanics Problems with General Geometries
要約 PINN モデルは、流体偏微分方程式問題への対処において優れた能力を実証し … 続きを読む
Defending Against Diverse Attacks in Federated Learning Through Consensus-Based Bi-Level Optimization
要約 敵対的攻撃は、多くの機械学習アプリケーション、特に分散学習や連合学習におい … 続きを読む
Clustering in Causal Attention Masking
要約 この研究は、Geshkovski らによって提案された自己注意力学の修正を … 続きを読む
Emergence of meta-stable clustering in mean-field transformer models
要約 (Geshkovski et al., 2023) で紹介されたフレームワ … 続きを読む
It begins with a boundary: A geometric view on probabilistically robust learning
要約 ディープ ニューラル ネットワークは、多くの分類タスクで超人間的なパフォー … 続きを読む
A geometric view on probabilistically robust learning
要約 ディープ ニューラル ネットワークは、多くの分類タスクで超人間的なパフォー … 続きを読む
A nonlinear elasticity model in computer vision
要約 この論文の目的は、$\R^n$ の有界で開いたサブセットとみなされる 2 … 続きを読む
A mathematical perspective on Transformers
要約 トランスフォーマーは、大規模な言語モデルの内部動作において中心的な役割を果 … 続きを読む
On Probabilistic Embeddings in Optimal Dimension Reduction
要約 次元削減アルゴリズムは、データ探索、特徴の作成と選択、ノイズ除去などの多く … 続きを読む
Backstepping Neural Operators for $2\times 2$ Hyperbolic PDEs
要約 一般に DeepONet と呼ばれる非線形演算子のディープニューラルネット … 続きを読む