「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

投稿日: 2025年6月3日 作成者: jarxiv

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?

投稿日: 2025年5月20日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2025年5月14日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2025年5月8日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2025年5月7日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2025年5月7日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2025年5月1日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2025年4月15日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.DS, math.NA, stat.ML | DUE: A Deep Learning Framework and Library for Modeling Unknown Equations はコメントを受け付けていません

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

投稿日: 2025年4月11日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2025年4月11日 作成者: jarxiv

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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