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Semi-Supervised Manifold Learning with Complexity Decoupled Chart Autoencoders
要約 オートエンコーディングは表現学習においてよく使われる手法である。従来のオー … 続きを読む
How Discrete and Continuous Diffusion Meet: Comprehensive Analysis of Discrete Diffusion Models via a Stochastic Integral Framework
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An Improved Variational Method for Image Denoising
要約 全変動(TV)法は、画像の全変動を最小化することによってノイズを低減するこ … 続きを読む
Lie Algebra Canonicalization: Equivariant Neural Operators under arbitrary Lie Groups
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
Leray-Schauder Mappings for Operator Learning
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
Efficient $1$-bit tensor approximations
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
Beyond Derivative Pathology of PINNs: Variable Splitting Strategy with Convergence Analysis
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
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
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
Ensemble WSINDy for Data Driven Discovery of Governing Equations from Laser-based Full-field Measurements
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
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