「nlin.CD」カテゴリーアーカイブ

Multiple Descents in Deep Learning as a Sequence of Order-Chaos Transitions

投稿日: 2025年5月27日 作成者: jarxiv

要約 LSTMのトレーニングプロセス中に、テスト損失がモデルの過剰訓練後に複数回 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, nlin.CD, physics.comp-ph | コメントする

Context parroting: A simple but tough-to-beat baseline for foundation models in scientific machine learning

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 科学機械学習のための最近開発された時系列基礎モデルは、物理システムを予測す … 続きを読む →

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Do LLMs trust AI regulation? Emerging behaviour of game-theoretic LLM agents

投稿日: 2025年4月14日 作成者: jarxiv

要約 信頼できるAIシステムの採用を促進するためには、AI開発エコシステム内で信 … 続きを読む →

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Topological Approach for Data Assimilation

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 多くの動的システムは、高忠実度の物理ベースのモデルを使用してモデル化するこ … 続きを読む →

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The Work Capacity of Channels with Memory: Maximum Extractable Work in Percept-Action Loops

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 将来の観察を予測することは、機械学習、生物学、経済学、および他の多くの分野 … 続きを読む →

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Master Stability Functions in Complex Networks

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約 同期は、自然界および設計されたシステムにおける緊急で基本的な現象です。 同 … 続きを読む →

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Machine Learning for Predicting Chaotic Systems

投稿日: 2025年3月12日 作成者: jarxiv

要約 混oticとした動的システムの予測は、天気予報など、多くの科学的分野で重要 … 続きを読む →

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An Analysis Framework for Understanding Deep Neural Networks Based on Network Dynamics

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 人工知能を進めるには、深い学習の根底にあるメカニズムのより深い理解が必要で … 続きを読む →

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Tailored Forecasting from Short Time Series via Meta-learning

投稿日: 2025年1月28日 作成者: jarxiv

要約 機械学習（ML）モデルは、時シリーズデータから未知のシステムのダイナミクス … 続きを読む →

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Sparse chaos in cortical circuits

投稿日: 2024年12月31日 作成者: jarxiv

要約 脳内の情報の流れの通貨である神経インパルスは、神経膜電位ダイナミクスの不安 … 続きを読む →

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