확률적 경사 하강법의 흡수 상태 역학
확률적 경사 하강법(SGD)의 동역학은 편향된 무작위 구성(BRO) 모델의 틀을 사용하여 이해할 수 있으며, 이는 SGD가 신경망 학습에서 손실 최소화와 유사하게 에너지 환경의 평평한 최소값을 향한 편향을 나타냄을 보여줍니다.
The Relationship Between Stochastic Gradient Descent and Biased Random Organization
Despite different sources of randomness, Biased Random Organization (BRO) and Stochastic Gradient Descent (SGD) exhibit similar dynamics, converging to the same critical packing fraction and displaying consistent critical behavior, suggesting a potential unification under a common framework.
다중 스케일 비선형 통합을 통한 입력 정보의 정확한 인코딩
비선형 정보 처리 시스템에서 입력 신호를 먼저 통합하고 처리하는 비선형 통합 방식이, 신호를 개별적으로 처리한 후 결합하는 비선형 합산 방식보다 입력-출력 상호 정보를 향상시켜 정보 인코딩의 정확성을 높인다.
多段階非線形統合による入力情報の正確な符号化
多段階非線形統合、特に信号を最初に統合してから処理する方式は、非線形加算と比較して、入力と出力間の相互情報量を向上させ、入力識別を可能にすることで、正確な情報処理を実現する。
Nonlinear Integration Enhances Information Encoding in Multiscale Systems: A Comparative Study of Activation Functions
Nonlinear integration of input signals, as opposed to nonlinear summation, leads to more accurate information encoding and robust input discrimination in multiscale processing systems.
초대질량 블랙홀 쌍성 병합 현상 모사를 위한 딥 뉴럴 네트워크 활용 연구: 가우시안 프로세스 대비 성능 향상 및 한계점
본 연구는 딥 뉴럴 네트워크를 활용하여 초대질량 블랙홀 쌍성 병합 현상을 모사하는 에뮬레이터를 구축하고, 기존 가우시안 프로세스 기반 에뮬레이터 대비 성능 향상과 한계점을 분석합니다.
MIST：一個簡單且可擴展的端到端 3D 醫學影像分割框架
MIST 是一個簡單、模組化和端到端的醫學影像分割框架，旨在促進基於深度學習的醫學影像分割方法的一致訓練、測試和評估，解決了該領域缺乏標準化工具的問題。
MIST: 간편하고 확장 가능한 엔드 투 엔드 3D 의료 영상 분할 프레임워크 - 정확성 및 확장성 평가 결과 포함
MIST는 딥러닝 기반 의료 영상 분할 방법의 일관된 학습, 테스트 및 평가를 용이하게 하도록 설계된 간편하고, 모듈식이며, 엔드 투 엔드 방식의 프레임워크로, 다양한 아키텍처와 손실 함수를 수용하여 재현 가능하고 공정한 비교를 가능하게 합니다.
整合圖神經網路與神經常微分方程式以估計混合物種集體運動中的非互易雙體交互作用
該研究提出了一種結合圖神經網路 (GNN) 和神經常微分方程式 (ODE) 的深度學習框架，用於從觀察到的軌跡中估計生物體之間的雙體交互作用，並成功地將其應用於模擬黏菌細胞集體運動的複雜模型。
혼합 종 군집 운동에서 비상호적 이체 상호 작용 추정을 위한 GNN과 신경 ODE 통합
본 논문에서는 그래프 신경망(GNN)과 신경 미분 방정식(Neural ODE)을 통합하여 혼합 종 군집 운동에서 개체 간의 비상호적 상호 작용을 추정하는 새로운 딥러닝 프레임워크를 제시합니다.
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