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Uncertainty Quantification with Bayesian Higher Order ReLU KANs
要約 我々は、コルモゴロフ・アーノルド・ネットワークの領域における最初の不確実性 … 続きを読む
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Uncertainty Quantification with Bayesian Higher Order ReLU KANs
要約 我々は、コルモゴロフ・アーノルド・ネットワークの領域における不確実性定量化 … 続きを読む
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Statistical signatures of abstraction in deep neural networks
要約 私たちは、ベンチマーク データセットでトレーニングされた Deep Bel … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, physics.data-an, stat.ML
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Convolutional L2LFlows: Generating Accurate Showers in Highly Granular Calorimeters Using Convolutional Normalizing Flows
要約 ルールベースのシミュレーションに代わる計算効率の高い代替手段として生成サロ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, hep-ph, physics.data-an, physics.ins-det
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Predictive maintenance solution for industrial systems — an unsupervised approach based on log periodic power law
要約 複雑なシステムにおける重要な動作を発見するために使用される繰り込み群アプロ … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.data-an, stat.AP
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Diversity and stylization of the contemporary user-generated visual arts in the complexity-entropy plane
要約 近年の計算的および数値的手法の出現により、美術史の歴史的物語を分析し、そこ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, physics.data-an, physics.soc-ph
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KAN 2.0: Kolmogorov-Arnold Networks Meet Science
要約 AI + 科学の大きな課題は、その本質的な非互換性にあります。今日の AI … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph, physics.data-an
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NEAR: A Training-Free Pre-Estimator of Machine Learning Model Performance
要約 人工ニューラル ネットワークは、自然言語処理や画像認識など、さまざまな用途 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, physics.chem-ph, physics.data-an
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Optimal Symmetries in Binary Classification
要約 我々は、二項分類タスクにおけるグループ対称性の役割を調査し、ネイマン・ピア … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.data-an, stat.ML
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Global Optimisation of Black-Box Functions with Generative Models in the Wasserstein Space
要約 我々は、深い生成サロゲートモデルを使用したブラックボックスシミュレータの勾 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, physics.data-an, stat.ML
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