physics.data-an」カテゴリーアーカイブ

Predicting ptychography probe positions using single-shot phase retrieval neural network

要約 タイコグラフィーは、材料科学、生物学、ナノテクノロジーなどのさまざまな分野 … 続きを読む

カテゴリー: 94A08, cs.AI, cs.CV, I.4.0, physics.app-ph, physics.data-an | Predicting ptychography probe positions using single-shot phase retrieval neural network はコメントを受け付けていません

Lorentz-Equivariant Geometric Algebra Transformers for High-Energy Physics

要約 素粒子物理実験から科学的理解を引き出すには、高精度かつ優れたデータ効率で多 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, hep-ph, physics.data-an, stat.ML | Lorentz-Equivariant Geometric Algebra Transformers for High-Energy Physics はコメントを受け付けていません

Efficient Learning of Accurate Surrogates for Simulations of Complex Systems

要約 機械学習手法は、複雑な物理モデルの計算コストの低いサロゲートを構築するため … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, nucl-th, physics.comp-ph, physics.data-an, physics.plasm-ph | Efficient Learning of Accurate Surrogates for Simulations of Complex Systems はコメントを受け付けていません

Network reconstruction via the minimum description length principle

要約 動的データまたは動作データからネットワークを再構築するタスクに関連する基本 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SI, physics.data-an, q-bio.PE, stat.ML | Network reconstruction via the minimum description length principle はコメントを受け付けていません

Scalable network reconstruction in subquadratic time

要約 ネットワークの再構築は、それらの結合に条件付けられた結果の動作に関する観測 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, physics.data-an, stat.CO, stat.ML | Scalable network reconstruction in subquadratic time はコメントを受け付けていません

Robustness of graph embedding methods for community detection

要約 この研究では、ネットワークの摂動、特にエッジの削除に直面した場合のコミュニ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SI, physics.data-an, physics.soc-ph | Robustness of graph embedding methods for community detection はコメントを受け付けていません

Misspecification uncertainties in near-deterministic regression

要約 予想される損失は、学習に対する堅牢な PAC ベイズ境界を許容するモデル汎 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, physics.data-an, stat.ML | Misspecification uncertainties in near-deterministic regression はコメントを受け付けていません

Active Causal Learning for Decoding Chemical Complexities with Targeted Interventions

要約 分子構造に基づいて固有の特性を予測し、強化することは、医学、材料科学、環境 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.data-an, q-bio.BM | Active Causal Learning for Decoding Chemical Complexities with Targeted Interventions はコメントを受け付けていません

One flow to correct them all: improving simulations in high-energy physics with a single normalising flow and a switch

要約 シミュレートされたイベントは、ほぼすべての高エネルギー物理解析における重要 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, hep-ex, hep-ph, physics.data-an | One flow to correct them all: improving simulations in high-energy physics with a single normalising flow and a switch はコメントを受け付けていません

Exploring language relations through syntactic distances and geographic proximity

要約 言語は、共通の言語特性を共有するファミリーにグループ化されます。 このアプ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, physics.data-an, physics.soc-ph, stat.AP | Exploring language relations through syntactic distances and geographic proximity はコメントを受け付けていません