math.NA」カテゴリーアーカイブ

Group and Shuffle: Efficient Structured Orthogonal Parametrization

要約 ニューラル ネットワークのサイズが増大するにつれて、効率的な微調整方法に対 … 続きを読む

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Genetic Column Generation for Computing Lower Bounds for Adversarial Classification

要約 敵対的多クラス分類に関する最近の理論的結果は、最適輸送におけるワッサーシュ … 続きを読む

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fKAN: Fractional Kolmogorov-Arnold Networks with trainable Jacobi basis functions

要約 ニューラル ネットワーク設計の最近の進歩により、速度、解釈可能性、精度が向 … 続きを読む

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Learning from Integral Losses in Physics Informed Neural Networks

要約 この研究は、偏積分微分方程式の下で物理学に基づいたネットワークをトレーニン … 続きを読む

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The fast committor machine: Interpretable prediction with kernels

要約 確率システムの研究では、コミッター関数は、初期構成 $x$ から開始したシ … 続きを読む

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Physics-informed deep learning and compressive collocation for high-dimensional diffusion-reaction equations: practical existence theory and numerics

要約 科学技術コンピューティングの最前線では、ディープ ラーニング (DL)、つ … 続きを読む

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Continuum Attention for Neural Operators

要約 トランスフォーマー、特にアテンション メカニズムは、機械学習において広く普 … 続きを読む

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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

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Scaling up Probabilistic PDE Simulators with Structured Volumetric Information

要約 偏微分方程式 (PDE) を使用して現実世界の問題をモデル化することは、科 … 続きを読む

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Subhomogeneous Deep Equilibrium Models

要約 暗黙的深度ニューラル ネットワークは、近年、さまざまなアプリケーションにお … 続きを読む

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