「math.NA」カテゴリーアーカイブ

Automatic Gradient Descent: Deep Learning without Hyperparameters

投稿日: 2023年4月12日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：ハイパーパラメーターなしのディープラーニング：自動勾配降下法 要 … 続きを読む →

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Implementation and (Inverse Modified) Error Analysis for implicitly-templated ODE-nets

投稿日: 2023年4月11日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：暗黙的テンプレートODE-netsの実装と（反変形）エラー解析 … 続きを読む →

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HomPINNs: homotopy physics-informed neural networks for solving the inverse problems of nonlinear differential equations with multiple solutions

投稿日: 2023年4月7日 作成者: jarxiv

要約 タイトル: HomPINNs：多重解を持つ非線形微分方程式の逆問題を解決す … 続きを読む →

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Decentralized gradient descent maximization method for composite nonconvex strongly-concave minimax problems

投稿日: 2023年4月6日 作成者: jarxiv

要約 タイトル： 複合非凸の強凸ミニマックス問題に対する分散勾配降下法最大化メソ … 続きを読む →

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Adaptive joint distribution learning

投稿日: 2023年4月5日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】適応的な共同分布学習 【要約】 – テンソル積再生 … 続きを読む →

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Multilevel CNNs for Parametric PDEs

投稿日: 2023年4月5日 作成者: jarxiv

要約 タイトル： Parametric PDEsのためのMultilevel C … 続きを読む →

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Machine Learning Discovery of Optimal Quadrature Rules for Isogeometric Analysis

投稿日: 2023年4月5日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：等角解析の最適積分則の機械学習による発見 要約： – … 続きを読む →

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Swarm Reinforcement Learning For Adaptive Mesh Refinement

投稿日: 2023年4月4日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：Swarm Reinforcement Learning For … 続きを読む →

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Laplace-fPINNs: Laplace-based fractional physics-informed neural networks for solving forward and inverse problems of subdiffusion

投稿日: 2023年4月4日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：ラプラス-fPINNs：ラプラスベースの分数の物理学に基づいたニ … 続きを読む →

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Diffusion Maps for Group-Invariant Manifolds

投稿日: 2023年4月4日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：群不変多様体の拡散マップ 要約： – Lie群に対す … 続きを読む →

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