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Probabilistic Analysis of Least Squares, Orthogonal Projection, and QR Factorization Algorithms Subject to Gaussian Noise
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
Faster Randomized Methods for Orthogonality Constrained Problems
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
Message-Passing Monte Carlo: Generating low-discrepancy point sets via Graph Neural Networks
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
Dimension-independent learning rates for high-dimensional classification problems
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
Adaptive Error-Bounded Hierarchical Matrices for Efficient Neural Network Compression
要約 この論文では、Physics-Informed Neural Networ … 続きを読む
Non-asymptotic convergence analysis of the stochastic gradient Hamiltonian Monte Carlo algorithm with discontinuous stochastic gradient with applications to training of ReLU neural networks
要約 この論文では、確率的勾配ハミルトニアン モンテカルロ (SGHMC) アル … 続きを読む
PICL: Physics Informed Contrastive Learning for Partial Differential Equations
要約 ニューラル演算子は、偏微分方程式 (PDE) サロゲート モデルとして最近 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
PICL: Physics Informed Contrastive Learning for Partial Differential Equations はコメントを受け付けていません
Robo-GS: A Physics Consistent Spatial-Temporal Model for Robotic Arm with Hybrid Representation
要約 Real2Sim2Real はロボット アームの制御と強化学習において重要 … 続きを読む
Structure-preserving learning for multi-symplectic PDEs
要約 この論文では、偏微分方程式 (PDE) の多重シンプレクティック形式を利用 … 続きを読む
Generating synthetic data for neural operators
要約 最近の文献における数多くの開発は、現在の数値ソルバーの範囲を超えた偏微分方 … 続きを読む