math.NA」カテゴリーアーカイブ

Characteristic Learning for Provable One Step Generation

要約 我々は、敵対的生成ネットワーク (GAN) におけるサンプリングの効率とフ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.ST, stat.TH | Characteristic Learning for Provable One Step Generation はコメントを受け付けていません

Data-Guided Physics-Informed Neural Networks for Solving Inverse Problems in Partial Differential Equations

要約 物理情報に基づくニューラル ネットワーク (PINN) は、損失関数を通じ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA | Data-Guided Physics-Informed Neural Networks for Solving Inverse Problems in Partial Differential Equations はコメントを受け付けていません

Data-driven Model Reduction for Soft Robots via Lagrangian Operator Inference

要約 データ駆動型のモデル削減手法は、ソフト ロボットのリアルタイム制御用の高忠 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, cs.RO, math.NA | Data-driven Model Reduction for Soft Robots via Lagrangian Operator Inference はコメントを受け付けていません

Vanilla Feedforward Neural Networks as a Discretization of Dynamical Systems

要約 ディープラーニングは、データサイエンスや自然科学の分野で重要な応用を実現し … 続きを読む

カテゴリー: 41A65, 65P99, 65Z05, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.NA | Vanilla Feedforward Neural Networks as a Discretization of Dynamical Systems はコメントを受け付けていません

A Guide to Stochastic Optimisation for Large-Scale Inverse Problems

要約 確率的最適化アルゴリズムは、大量のデータを使用した機械学習の事実上の標準で … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.NA, math.NA, math.OC | A Guide to Stochastic Optimisation for Large-Scale Inverse Problems はコメントを受け付けていません

On Bellman equations for continuous-time policy evaluation I: discretization and approximation

要約 連続時間拡散過程の離散的に観察された軌跡から価値関数を計算する問題を研究し … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, math.OC, math.PR | On Bellman equations for continuous-time policy evaluation I: discretization and approximation はコメントを受け付けていません

Accelerating Phase Field Simulations Through a Hybrid Adaptive Fourier Neural Operator with U-Net Backbone

要約 腐食性液体と合金が長時間接触すると、脱合金が進行する可能性があります。 こ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CE, cs.CV, cs.LG, cs.NA, math.NA | Accelerating Phase Field Simulations Through a Hybrid Adaptive Fourier Neural Operator with U-Net Backbone はコメントを受け付けていません

When big data actually are low-rank, or entrywise approximation of certain function-generated matrices

要約 この論文は、2つの$m$次元変数の滑らかな関数をサンプリングすることによっ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA | When big data actually are low-rank, or entrywise approximation of certain function-generated matrices はコメントを受け付けていません

When big data actually are low-rank, or entrywise approximation of certain function-generated matrices

要約 この論文は、2つの$m$次元変数の滑らかな関数をサンプリングすることによっ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA | When big data actually are low-rank, or entrywise approximation of certain function-generated matrices はコメントを受け付けていません

Characteristic Learning for Provable One Step Generation

要約 我々は、敵対的生成ネットワーク (GAN) におけるサンプリングの効率とフ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.ST, stat.TH | Characteristic Learning for Provable One Step Generation はコメントを受け付けていません