math.AP」カテゴリーアーカイブ

Efficient PINNs: Multi-Head Unimodular Regularization of the Solutions Space

要約 非線形マルチスケール微分方程式、特に物理情報に基づいたニューラル ネットワ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, hep-th, math.AP | コメントする

Towards Spectral Convergence of Locally Linear Embedding on Manifolds with Boundary

要約 私たちは、大規模なデータセットが区間またはディスクからサンプリングされると … 続きを読む

カテゴリー: 35J20, 35M12, cs.LG, math.AP | コメントする

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

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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

カテゴリー: cs.CR, cs.LG, cs.MA, math.AP | Defending Against Diverse Attacks in Federated Learning Through Consensus-Based Bi-Level Optimization はコメントを受け付けていません

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

カテゴリー: 35Q68, 37N99, 68T07, 82C22, cs.AI, cs.LG, math.AP, math.DS | Clustering in Causal Attention Masking はコメントを受け付けていません

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

カテゴリー: 34D05, 34D06, 35Q83, cs.LG, math.AP | Emergence of meta-stable clustering in mean-field transformer models はコメントを受け付けていません

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

カテゴリー: cs.LG, math.AP, math.OC, stat.ML | It begins with a boundary: A geometric view on probabilistically robust learning はコメントを受け付けていません

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

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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

カテゴリー: 74B20, 94A08, cs.CV, math.AP | A nonlinear elasticity model in computer vision はコメントを受け付けていません

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

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