math-ph」カテゴリーアーカイブ

LLM4ED: Large Language Models for Automatic Equation Discovery

要約 方程式の発見は、データから物理法則を直接抽出することを目的としており、極め … 続きを読む

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Accuracy vs Memory Advantage in the Quantum Simulation of Stochastic Processes

要約 多くの推論シナリオは、将来の予測を行うために既知のデータから関連情報を抽出 … 続きを読む

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ATOMMIC: An Advanced Toolbox for Multitask Medical Imaging Consistency to facilitate Artificial Intelligence applications from acquisition to analysis in Magnetic Resonance Imaging

要約 AI は、取得および処理チェーンに沿って MRI に革命をもたらしています … 続きを読む

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Global $\mathcal{L}^2$ minimization at uniform exponential rate via geometrically adapted gradient descent in Deep Learning

要約 深層学習 (DL) ネットワークにおける教師あり学習のシナリオを検討し、勾 … 続きを読む

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Global $\mathcal{L}^2$ minimization at uniform exponential rate via geometrically adapted gradient descent in Deep Learning

要約 深層学習ネットワークで $\mathcal{L}^2$ コスト関数の最小化 … 続きを読む

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Geometric structure of Deep Learning networks and construction of global ${\mathcal L}^2$ minimizers

要約 この論文では、パラメータ化されていない深層学習 (DL) ネットワークにお … 続きを読む

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Solution of the Probabilistic Lambert Problem: Connections with Optimal Mass Transport, Schrödinger Bridge and Reaction-Diffusion PDEs

要約 ランバートの問題は、重力場の影響を受ける速度制御を介して、所定の飛行時間内 … 続きを読む

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Hopfield model with planted patterns: a teacher-student self-supervised learning model

要約 ホップフィールド ネットワークはメモリの保存と取得のパラダイム モデルとし … 続きを読む

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Ensemble forecasts in reproducing kernel Hilbert space family

要約 海洋や大気の流れなどの高次元動的システムのアンサンブルベースの推定とシミュ … 続きを読む

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Global $\mathcal{L}^2$ minimization at uniform exponential rate via geometrically adapted gradient descent in Deep Learning

要約 深層学習ネットワークで $\mathcal{L}^2$ コスト関数の最小化 … 続きを読む

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