「math.SP」カテゴリーアーカイブ

Consistency of augmentation graph and network approximability in contrastive learning

投稿日: 2025年2月7日 作成者: jarxiv

要約 対照学習は、データ増強を活用して、大きなラベル付きデータセットに依存せずに … 続きを読む →

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Geometric Scattering on Measure Spaces

投稿日: 2025年1月14日 作成者: jarxiv

要約 散乱変換は、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) のモデルとして最 … 続きを読む →

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Hallucination Detox: Sensitivity Dropout (SenD) for Large Language Model Training

投稿日: 2025年1月8日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) がさまざまな業界で導入されることが増えるにつ … 続きを読む →

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Estimating the Spectral Moments of the Kernel Integral Operator from Finite Sample Matrices

投稿日: 2024年10月25日 作成者: jarxiv

要約 入力データ分布からサンプリングされた特徴の構造を分析することは、入力と特徴 … 続きを読む →

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Estimating the Spectral Moments of the Kernel Integral Operator from Finite Sample Matrices

投稿日: 2024年10月24日 作成者: jarxiv

要約 入力データ分布からサンプリングされた特徴の構造を分析することは、入力と特徴 … 続きを読む →

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On the Expressive Power of Spectral Invariant Graph Neural Networks

投稿日: 2024年6月7日 作成者: jarxiv

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) を強化するためにスペクトル情 … 続きを読む →

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The Positivity of the Neural Tangent Kernel

投稿日: 2024年4月22日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル タンジェント カーネル (NTK) は、広範なニューラル ネッ … 続きを読む →

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Koopman operators with intrinsic observables in rigged reproducing kernel Hilbert spaces

投稿日: 2024年3月15日 作成者: jarxiv

要約 この論文は、再現カーネル ヒルベルト空間 (RKHS) とそのスペクトル上 … 続きを読む →

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Simplicial Convolutional Filters

投稿日: 2024年2月21日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、単純な複素数としてモデル化された抽象的な位相空間でサポートされる … 続きを読む →

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Beyond expectations: Residual Dynamic Mode Decomposition and Variance for Stochastic Dynamical Systems

投稿日: 2023年11月13日 作成者: jarxiv

要約 コープマン演算子は非線形力学システムを線形化し、そのスペクトル情報を非常に … 続きを読む →

カテゴリー: 37H99, 37M10, 37N25, 47A10, 47B33, 65P99, cs.LG, cs.NA, math.DS, math.NA, math.SP, nlin.CD | Beyond expectations: Residual Dynamic Mode Decomposition and Variance for Stochastic Dynamical Systems はコメントを受け付けていません