math.DS」カテゴリーアーカイブ

Threshold Decision-Making Dynamics Adaptive to Physical Constraints and Changing Environment

要約 我々は、2 つの空間タスク間を切り替えるエージェントの物理的ダイナミクスを … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO, math.DS, math.OC | Threshold Decision-Making Dynamics Adaptive to Physical Constraints and Changing Environment はコメントを受け付けていません

Optimal Recurrent Network Topologies for Dynamical Systems Reconstruction

要約 動的システム再構成 (DSR) では、時系列測定から、根底にある動的プロセ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.DS, nlin.CD | Optimal Recurrent Network Topologies for Dynamical Systems Reconstruction はコメントを受け付けていません

Identifying Equivalent Training Dynamics

要約 ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) パラメーターがトレーニング … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.DS | Identifying Equivalent Training Dynamics はコメントを受け付けていません

Beyond Conventional Parametric Modeling: Data-Driven Framework for Estimation and Prediction of Time Activity Curves in Dynamic PET Imaging

要約 動的陽電子放出断層撮影法 (dPET) イメージングと時間放射能曲線 (T … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, eess.IV, math.DS | Beyond Conventional Parametric Modeling: Data-Driven Framework for Estimation and Prediction of Time Activity Curves in Dynamic PET Imaging はコメントを受け付けていません

Towards a Fluid computer

要約 1991 年に、ムーア [20] は、流体力学で計算を実行できるかどうかに … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, math.AP, math.DS, math.SG | Towards a Fluid computer はコメントを受け付けていません

Variational Mode Decomposition-Based Nonstationary Coherent Structure Analysis for Spatiotemporal Data

要約 従来のモーダル解析手法では、過渡的、非周期的、断続的な現象などの非定常現象 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.DS, physics.flu-dyn | Variational Mode Decomposition-Based Nonstationary Coherent Structure Analysis for Spatiotemporal Data はコメントを受け付けていません

Tackling the Curse of Dimensionality with Physics-Informed Neural Networks

要約 次元の呪いにより、次元が増加するにつれて計算コストが指数関数的に増加し、計 … 続きを読む

カテゴリー: 14J60, cs.AI, cs.LG, cs.NA, F.2.2, math.DS, math.NA, stat.ML | Tackling the Curse of Dimensionality with Physics-Informed Neural Networks はコメントを受け付けていません

Bridging discrete and continuous state spaces: Exploring the Ehrenfest process in time-continuous diffusion models

要約 確率過程による生成モデリングは、近年の理論的理解の進展とともに、顕著な経験 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.DS, math.PR, stat.ML | Bridging discrete and continuous state spaces: Exploring the Ehrenfest process in time-continuous diffusion models はコメントを受け付けていません

Neural Context Flows for Learning Generalizable Dynamical Systems

要約 ニューラル常微分方程式は通常、基礎となるシステムのパラメータ変化によって生 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.DS | Neural Context Flows for Learning Generalizable Dynamical Systems はコメントを受け付けていません

StableSSM: Alleviating the Curse of Memory in State-space Models through Stable Reparameterization

要約 この論文では、状態空間モデル (SSM) の長期記憶学習機能をパラメーター … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, math.DS | StableSSM: Alleviating the Curse of Memory in State-space Models through Stable Reparameterization はコメントを受け付けていません