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COmoving Computer Acceleration (COCA): $N$-body simulations in an emulated frame of reference
要約 $N$-body シミュレーションは計算コストが高いため、速度を上げる方法 … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.CO, astro-ph.IM, cs.LG, stat.ML
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Quantitative Error Bounds for Scaling Limits of Stochastic Iterative Algorithms
要約 確率的勾配降下法 (SGD) や確率的勾配ランジュバン力学 (SGLD) … 続きを読む
Uncertainty Quantification With Noise Injection in Neural Networks: A Bayesian Perspective
要約 モデルの不確実性の定量化には、モデルの予測に関連する不確実性の測定と評価が … 続きを読む
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The Choice of Normalization Influences Shrinkage in Regularized Regression
要約 正規化されたモデルはデータ内の特徴のスケールに敏感であることが多いため、モ … 続きを読む
Generative Topological Networks
要約 生成手法は最近、データの低次元の潜在表現を生成することにより大幅な改善が見 … 続きを読む
Test-time regression: a unifying framework for designing sequence models with associative memory
要約 シーケンスは、情報を表現および処理するための非常に一般的な方法を提供します … 続きを読む
Physics of Skill Learning
要約 私たちは、スキル学習の物理学、つまりトレーニング中にニューラル ネットワー … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.data-an, stat.ML
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