「math.NA」カテゴリーアーカイブ

Lie Algebra Canonicalization: Equivariant Neural Operators under arbitrary Lie Groups

投稿日: 2024年10月4日 作成者: jarxiv

要約 ロバストで汎化可能な機械学習モデルの探求は、等変量ニューラルネットワークを … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, cs.NA, math.NA | Lie Algebra Canonicalization: Equivariant Neural Operators under arbitrary Lie Groups はコメントを受け付けていません

Leray-Schauder Mappings for Operator Learning

投稿日: 2024年10月3日 作成者: jarxiv

要約 コンパクトな部分空間の有限次元近似を学習するための Leray-Schau … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA | Leray-Schauder Mappings for Operator Learning はコメントを受け付けていません

Efficient $1$-bit tensor approximations

投稿日: 2024年10月3日 作成者: jarxiv

要約 $\{-1, 1\}$ 値のベクトルのテンソル積の線形結合として、行列と任 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.MS, cs.NA, math.CO, math.NA | Efficient $1$-bit tensor approximations はコメントを受け付けていません

Beyond Derivative Pathology of PINNs: Variable Splitting Strategy with Convergence Analysis

投稿日: 2024年10月1日 作成者: jarxiv

要約 物理情報に基づくニューラル ネットワーク (PINN) は、さまざまな問題 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA | Beyond Derivative Pathology of PINNs: Variable Splitting Strategy with Convergence Analysis はコメントを受け付けていません

Multilevel Picard approximations and deep neural networks with ReLU, leaky ReLU, and softplus activation overcome the curse of dimensionality when approximating semilinear parabolic partial differential equations in $L^p$-sense

投稿日: 2024年10月1日 作成者: jarxiv

要約 我々は、マルチレベルピカード近似と、ReLU、リーキーReLU、ソフトプラ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, math.PR | Multilevel Picard approximations and deep neural networks with ReLU, leaky ReLU, and softplus activation overcome the curse of dimensionality when approximating semilinear parabolic partial differential equations in $L^p$-sense はコメントを受け付けていません

Ensemble WSINDy for Data Driven Discovery of Governing Equations from Laser-based Full-field Measurements

投稿日: 2024年10月1日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、レーザー振動測定と偏微分方程式の非線形動力学のスパース同定 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.AP | Ensemble WSINDy for Data Driven Discovery of Governing Equations from Laser-based Full-field Measurements はコメントを受け付けていません

Probabilistic Analysis of Least Squares, Orthogonal Projection, and QR Factorization Algorithms Subject to Gaussian Noise

投稿日: 2024年9月30日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、Liesen らの研究を拡張します。 (2002) は、列が … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, math.PR, math.ST, stat.TH | Probabilistic Analysis of Least Squares, Orthogonal Projection, and QR Factorization Algorithms Subject to Gaussian Noise はコメントを受け付けていません

Faster Randomized Methods for Orthogonality Constrained Problems

投稿日: 2024年9月28日 作成者: jarxiv

要約 最近の文献では、データ サイエンスや計算科学全体で発生するさまざまなマトリ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, math.OC, stat.ML | Faster Randomized Methods for Orthogonality Constrained Problems はコメントを受け付けていません

Message-Passing Monte Carlo: Generating low-discrepancy point sets via Graph Neural Networks

投稿日: 2024年9月27日 作成者: jarxiv

要約 不一致は、点セットの分布の不規則性を表すよく知られた尺度です。 不一致が小 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Message-Passing Monte Carlo: Generating low-discrepancy point sets via Graph Neural Networks はコメントを受け付けていません

Dimension-independent learning rates for high-dimensional classification problems

投稿日: 2024年9月27日 作成者: jarxiv

要約 $RBV^2$ 空間に決定境界を持つ分類関数の近似と推定の問題を研究します … 続きを読む →

カテゴリー: 41A25, 41A46, 62C20, 68T05, cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Dimension-independent learning rates for high-dimensional classification problems はコメントを受け付けていません