math-ph」カテゴリーアーカイブ

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

カテゴリー: cs.LG, math-ph, math.DS, math.MP, physics.comp-ph, physics.data-an | Ensemble forecasts in reproducing kernel Hilbert space family はコメントを受け付けていません

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

カテゴリー: 57R70, 62M45, cs.AI, cs.LG, math-ph, math.MP, math.OC, stat.ML | Global $\mathcal{L}^2$ minimization at uniform exponential rate via geometrically adapted gradient descent in Deep Learning はコメントを受け付けていません

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

カテゴリー: cs.LG, math-ph, math.DS, math.MP, physics.comp-ph, physics.data-an | Ensemble forecasts in reproducing kernel Hilbert space family はコメントを受け付けていません

\emph{Lifted} RDT based capacity analysis of the 1-hidden layer treelike \emph{sign} perceptrons neural networks

要約 多層 \emph{sign} パーセプトロン ニューラル ネットワーク ( … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.IT, cs.LG, math-ph, math.IT, math.MP, math.PR, stat.ML | \emph{Lifted} RDT based capacity analysis of the 1-hidden layer treelike \emph{sign} perceptrons neural networks はコメントを受け付けていません

A Theory of Irrotational Contact Fields

要約 複雑な接触モデルの凸近似のファミリーを作成できるフレームワークを紹介します … 続きを読む

カテゴリー: cs.CE, cs.RO, math-ph, math.MP | A Theory of Irrotational Contact Fields はコメントを受け付けていません

Attention-enhanced neural differential equations for physics-informed deep learning of ion transport

要約 種の輸送モデルは通常、偏微分方程式 (PDE) と障害輸送理論の関係を組み … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math-ph, math.MP, physics.comp-ph | Attention-enhanced neural differential equations for physics-informed deep learning of ion transport はコメントを受け付けていません

Rigorous dynamical mean field theory for stochastic gradient descent methods

要約 経験的なリスク最小化を使用してガウス データの観察から推定器 (M 推定器 … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math-ph, math.IT, math.MP, stat.ML | Rigorous dynamical mean field theory for stochastic gradient descent methods はコメントを受け付けていません

Using Ornstein-Uhlenbeck Process to understand Denoising Diffusion Probabilistic Model and its Noise Schedules

要約 この短いメモの目的は、非均一離散時間マルコフ過程であるノイズ除去拡散確率モ … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.LG, math-ph, math.MP, stat.ML | Using Ornstein-Uhlenbeck Process to understand Denoising Diffusion Probabilistic Model and its Noise Schedules はコメントを受け付けていません

Physics-Informed Graph Convolutional Networks: Towards a generalized framework for complex geometries

要約 [9] とその物理情報に基づいたニューラル ネットワーク (PINN) の … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math-ph, math.AP, math.MP | Physics-Informed Graph Convolutional Networks: Towards a generalized framework for complex geometries はコメントを受け付けていません

Evolutionary game theory: the mathematics of evolution and collective behaviours

要約 この概要では、集団行動の進化を研究するための強力かつ統一された数学的ツール … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.MA, math-ph, math.DS, math.MP, nlin.AO | Evolutionary game theory: the mathematics of evolution and collective behaviours はコメントを受け付けていません