math.DS」カテゴリーアーカイブ

Confabulation dynamics in a reservoir computer: Filling in the gaps with untrained attractors

要約 人工知能は、人工ニューラルネットワーク(ANN)の設計とトレーニングの革新 … 続きを読む

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When do Lyapunov Subcenter Manifolds become Eigenmanifolds?

要約 マルチボディの機械システムには、効率的な制御ターゲットを策定するために活用 … 続きを読む

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Continuous Temporal Learning of Probability Distributions via Neural ODEs with Applications in Continuous Glucose Monitoring Data

要約 時間からの確率分布の連続時間のダイナミクスをモデル化 – 依存 … 続きを読む

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Mori-Zwanzig latent space Koopman closure for nonlinear autoencoder

要約 Koopmanオペレーターは、非線形システムのグローバルな線形化を実現する … 続きを読む

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Efficient Training of Physics-enhanced Neural ODEs via Direct Collocation and Nonlinear Programming

要約 トレーニングプロセスを動的最適化問題として表現することにより、物理学強化ニ … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, 90C30, cs.LG, G.1.6, math.DS, math.OC | Efficient Training of Physics-enhanced Neural ODEs via Direct Collocation and Nonlinear Programming はコメントを受け付けていません

Ergodic Generative Flows

要約 生成フローネットワーク(GFN)は、正規化されていない分布密度からサンプリ … 続きを読む

カテゴリー: 37A25, 68Q87, 68T07, 68T99, 68W20, cs.AI, cs.LG, math.DG, math.DS | Ergodic Generative Flows はコメントを受け付けていません

Quantitative Clustering in Mean-Field Transformer Models

要約 ディープトランスモデルを介したトークンの進化は、kuramotoモデルの同 … 続きを読む

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DUE: A Deep Learning Framework and Library for Modeling Unknown Equations

要約 方程式、特に微分方程式は、自然現象を理解し、さまざまな科学および工学分野で … 続きを読む

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Designing Universal Causal Deep Learning Models: The Case of Infinite-Dimensional Dynamical Systems from Stochastic Analysis

要約 確率的微分方程式へのソリューションマップなど、確率的解析のいくつかの非線形 … 続きを読む

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Geometry and Local Recovery of Global Minima of Two-layer Neural Networks at Overparameterization

要約 軽度の仮定の下で、グローバルミニマイの近くにある2層ニューラルネットワーク … 続きを読む

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