「math.NA」カテゴリーアーカイブ

Revisiting DeepFool: generalization and improvement

投稿日: 2023年3月23日 作成者: jarxiv

要約 ディープ ニューラル ネットワークは、敵対的な例に対して脆弱であることが知 … 続きを読む →

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Reproducing kernel Hilbert spaces in the mean field limit

投稿日: 2023年3月20日 作成者: jarxiv

要約 十分に開発された理論によってサポートされ、効率的なアルゴリズムを備えたカー … 続きを読む →

カテゴリー: 46E22, 74A25, 82B40, 82C40, cs.LG, cs.NA, math.FA, math.NA, stat.ML | Reproducing kernel Hilbert spaces in the mean field limit はコメントを受け付けていません

Physics-driven machine learning models coupling PyTorch and Firedrake

投稿日: 2023年3月15日 作成者: jarxiv

要約 偏微分方程式 (PDE) は、科学と工学の多くの分野で発生する複雑な物理シ … 続きを読む →

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Improving physics-informed neural networks with meta-learned optimization

投稿日: 2023年3月15日 作成者: jarxiv

要約 微分方程式系を解くために物理学に基づいたニューラル ネットワークを使用して … 続きを読む →

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Improving physics-informed neural networks with meta-learned optimization

投稿日: 2023年3月14日 作成者: jarxiv

要約 微分方程式系を解くために物理学に基づいたニューラル ネットワークを使用して … 続きを読む →

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Enhanced Adaptive Gradient Algorithms for Nonconvex-PL Minimax Optimization

投稿日: 2023年3月14日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、非凸非凹ミニマックス最適化問題 (つまり、$\min_x\m … 続きを読む →

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Locally Regularized Neural Differential Equations: Some Black Boxes Were Meant to Remain Closed!

投稿日: 2023年3月13日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル微分方程式のような暗黙的なレイヤー ディープ ラーニング技術は、 … 続きを読む →

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CoolPINNs: A Physics-informed Neural Network Modeling of Active Cooling in Vascular Systems

投稿日: 2023年3月10日 作成者: jarxiv

要約 極超音速機、宇宙探査機、バッテリーなどの新しい技術は、埋め込まれた微小血管 … 続きを読む →

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Student’s t-Distribution: On Measuring the Inter-Rater Reliability When the Observations are Scarce

投稿日: 2023年3月9日 作成者: jarxiv

要約 自然言語処理 (NLP) では、黄金の品質評価方法として常に人間の判断に依 … 続きを読む →

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On Momentum-Based Gradient Methods for Bilevel Optimization with Nonconvex Lower-Level

投稿日: 2023年3月8日 作成者: jarxiv

要約 バイレベル最適化は、ハイパーパラメータ学習、メタ学習、継続的学習などの多く … 続きを読む →

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