-
最近の投稿
- Cosmos-Transfer1: Conditional World Generation with Adaptive Multimodal Control
- VizFlyt: Perception-centric Pedagogical Framework For Autonomous Aerial Robots
- Emotion estimation from video footage with LSTM
- FUSION: Frequency-guided Underwater Spatial Image recOnstructioN
- Plan-and-Act using Large Language Models for Interactive Agreement
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (36042) cs.CL (27267) cs.CR (2746) cs.CV (41886) cs.LG (41010) cs.RO (21266) cs.SY (3212) eess.IV (4914) eess.SY (3206) stat.ML (5374)
「physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ
Are queries and keys always relevant? A case study on Transformer wave functions
要約 ドット積アテンション メカニズムは、もともと自然言語処理タスク用に設計され … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.CL, physics.comp-ph
Are queries and keys always relevant? A case study on Transformer wave functions はコメントを受け付けていません
Machine Learning Force-Field Approach for Itinerant Electron Magnets
要約 巡回電子磁石のランダウ・リフシッツ・ギルバート（LLG）ダイナミクスシミュ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.str-el, cs.LG, physics.comp-ph
Machine Learning Force-Field Approach for Itinerant Electron Magnets はコメントを受け付けていません
Evaluation of uncertainty estimations for Gaussian process regression based machine learning interatomic potentials
要約 機械学習原子間ポテンシャル (MLIP) の不確実性推定は、モデルの誤差を … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph, q-bio.BM
Evaluation of uncertainty estimations for Gaussian process regression based machine learning interatomic potentials はコメントを受け付けていません
Large Physics Models: Towards a collaborative approach with Large Language Models and Foundation Models
要約 このペーパーでは、大規模物理モデル (LPM) と呼ばれる、物理学に特化し … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, hep-ph, physics.comp-ph, physics.data-an, physics.hist-ph
Large Physics Models: Towards a collaborative approach with Large Language Models and Foundation Models はコメントを受け付けていません
Parametric Matrix Models
要約 パラメトリック行列モデルと呼ばれる機械学習アルゴリズムの一般的なクラスを紹 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, nucl-th, physics.comp-ph, quant-ph
Parametric Matrix Models はコメントを受け付けていません
QuantumBind-RBFE: Accurate Relative Binding Free Energy Calculations Using Neural Network Potentials
要約 タンパク質とリガンドの結合親和性を正確に予測することは、創薬、特にヒットか … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
QuantumBind-RBFE: Accurate Relative Binding Free Energy Calculations Using Neural Network Potentials はコメントを受け付けていません
Automatic feature selection and weighting in molecular systems using Differentiable Information Imbalance
要約 特徴の選択は、分子システムや他の多くの分野の解析において不可欠ですが、いく … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, stat.ML
Automatic feature selection and weighting in molecular systems using Differentiable Information Imbalance はコメントを受け付けていません
High-Rank Irreducible Cartesian Tensor Decomposition and Bases of Equivariant Spaces
要約 既約デカルト テンソル (ICT) は、等変グラフ ニューラル ネットワー … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math-ph, math.MP, physics.chem-ph, physics.comp-ph, quant-ph
High-Rank Irreducible Cartesian Tensor Decomposition and Bases of Equivariant Spaces はコメントを受け付けていません
DeepF-fNet: a physics-informed neural network for vibration isolation optimization
要約 構造の最適化は、最小限の材料使用で安全、効率的、耐久性のあるコンポーネント … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, eess.SP, physics.comp-ph
DeepF-fNet: a physics-informed neural network for vibration isolation optimization はコメントを受け付けていません
About rectified sigmoid function for enhancing the accuracy of Physics-Informed Neural Networks
要約 この記事では、物理的問題を解決するための 1 つの隠れ層と修正された活性化 … 続きを読む