「math.RT」カテゴリーアーカイブ

MatrixNet: Learning over symmetry groups using learned group representations

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

要約 群理論は機械学習で使用され、ロボット工学からタンパク質モデリングまでのタス … 続きを読む →

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Symmetries-enhanced Multi-Agent Reinforcement Learning

投稿日: 2025年1月5日 作成者: jarxiv

要約 マルチエージェント強化学習は、エージェントが複雑で協調的な行動を学習するた … 続きを読む →

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Connecting Permutation Equivariant Neural Networks and Partition Diagrams

投稿日: 2024年8月9日 作成者: jarxiv

要約 順列等変ニューラル ネットワークは、層空間として $\mathbb{R}^ … 続きを読む →

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Grokking Group Multiplication with Cosets

投稿日: 2024年6月18日 作成者: jarxiv

要約 ディープ ニューラル ネットワークは複雑で予測不可能な性質があるため、多く … 続きを読む →

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Uniform $\mathcal{C}^k$ Approximation of $G$-Invariant and Antisymmetric Functions, Embedding Dimensions, and Polynomial Representations

投稿日: 2024年3月5日 作成者: jarxiv

要約 n$記号上の対称群$mathcal{S}_n$の任意の部分群$G$について … 続きを読む →

カテゴリー: 05E10, cs.LG, I.2.0, math.RT | Uniform $\mathcal{C}^k$ Approximation of $G$-Invariant and Antisymmetric Functions, Embedding Dimensions, and Polynomial Representations はコメントを受け付けていません

Grokking Group Multiplication with Cosets

投稿日: 2023年12月12日 作成者: jarxiv

要約 対称群 $S_n$ に対して群フーリエ変換を使用して、$S_5$ と $S … 続きを読む →

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Machine learning assisted exploration for affine Deligne-Lusztig varieties

投稿日: 2023年8月23日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、機械学習 (ML) 支援フレームワークを利用してアフィン ド … 続きを読む →

カテゴリー: 22E35, 22E67, cs.LG, math.AG, math.RT | Machine learning assisted exploration for affine Deligne-Lusztig varieties はコメントを受け付けていません

Seeing is Believing: Brain-Inspired Modular Training for Mechanistic Interpretability

投稿日: 2023年6月7日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル ネットワークをよりモジュール化して解釈可能にする方法である B … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI, cs.LG, cs.NE, math.RT, q-bio.NC | Seeing is Believing: Brain-Inspired Modular Training for Mechanistic Interpretability はコメントを受け付けていません

Categorification of Group Equivariant Neural Networks

投稿日: 2023年4月28日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】グループ同変ニューラルネットワークのカテゴリー化 【要約】 & … 続きを読む →

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An Algorithm for Computing with Brauer’s Group Equivariant Neural Network Layers

投稿日: 2023年4月28日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】 ブラウアー群の巾等変換ニューラルネットワーク層を用いた計算の … 続きを読む →

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