math.DS」カテゴリーアーカイブ

Continuous Deep Equilibrium Models: Training Neural ODEs faster by integrating them to Infinity

要約 インプリシットモデルは、レイヤーの定義とその解決プロセスの記述を分離する。 … 続きを読む

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Auxiliary Functions as Koopman Observables: Data-Driven Polynomial Optimization for Dynamical Systems

要約 明示的なモデルの発見を必要としない、動的システム分析のための柔軟なデータ駆 … 続きを読む

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Continuous Deep Equilibrium Models: Training Neural ODEs faster by integrating them to Infinity

要約 暗黙的なモデルは、レイヤーの定義をそのソリューション プロセスの記述から分 … 続きを読む

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Immiscible Color Flows in Optimal Transport Networks for Image Classification

要約 分類タスクでは、データに含まれる情報を有意義に活用することが重要です。 こ … 続きを読む

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Greedy Synthesis of Event- and Self-Triggered Controls with Control Lyapunov-Barrier Function

要約 この論文では、制御リアプノフ関数と制御バリア関数によって与えられる制約を受 … 続きを読む

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Forward variable selection enables fast and accurate dynamic system identification with Karhunen-Loève decomposed Gaussian processes

要約 スケーラブルなガウス過程 (GP) の有望なアプローチは、Karhunen … 続きを読む

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Single-Peaked Jump Schelling Games

要約 シェリング ゲームは、ゲーム理論の観点から大都市圏における住宅分離の広範な … 続きを読む

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Approaching epidemiological dynamics of COVID-19 with physics-informed neural networks

要約 影響を受けやすい-感染-除去 (SIR) モデルが埋め込まれた物理学に基づ … 続きを読む

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Co-evolution of Social and Non-Social Guilt

要約 倫理的な機械を構築するには、自分の行動を自己評価して悔い改める感情的な能力 … 続きを読む

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Port-metriplectic neural networks: thermodynamics-informed machine learning of complex physical systems

要約 ポートハミルトニアン形式に基づいて、複雑な物理システムの機械学習のための帰 … 続きを読む

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