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.
混合種集団運動における非相反的な二体相互作用を推定するためのGNNとNeural ODEの統合
本稿では、グラフニューラルネットワークとニューラルODEを統合することで、複雑な集団運動、特に異なる種間における非相反的な相互作用を正確に推定できる新しい深層学習フレームワークを提案する。
Analyzing the Compute-Optimal Neural Scaling Laws: Unveiling Four Distinct Phases
This research paper analyzes a simplified neural scaling model, revealing four distinct phases of compute-optimal scaling behavior, determined by the interplay of data complexity, target complexity, and the influence of stochastic gradient descent (SGD).
비선형 신경망에서 경사 하강법의 구조적 특성으로서의 특징 학습: 가중치 행렬과 사전 활성화 접선 특징 간의 정렬
본 논문은 심층 신경망의 특징 학습 메커니즘을 탐구하며, 특히 훈련 과정에서 가중치 행렬과 사전 활성화 접선 커널(PTK) 특징 사이의 정렬이 특징 학습의 핵심 동력임을 제시합니다. 저자들은 중심화된 신경망 특징 상관관계(C-NFC)라는 새로운 개념을 도입하여 이러한 정렬을 정량화하고, 이를 통해 신경망 특징 가설(NFA)을 설명합니다. 또한, 초기 학습 단계에서 C-NFC의 높은 값이 가중치 행렬과 PTK 특징 간의 정렬을 주도하고, 이는 결국 NFA를 만족하는 특징 학습으로 이어짐을 보여줍니다.
非線形ニューラルネットワークにおける勾配降下法の構造的特性としての特徴学習：アラインメントとしての解釈
ニューラルネットワークの学習における特徴表現の獲得は、重み行列と事前活性化接線カーネル (PTK) 特徴量の共分散間のアラインメントとして理解できる。このアラインメントは、勾配降下法の構造的特性として生じるものであり、特に学習の初期段階で顕著に見られる。
The Role of Gradient Descent in Feature Learning: Aligning Weights with Pre-Activation Tangent Features in Neural Networks
The Neural Feature Ansatz (NFA), which observes a correlation between the Gram matrix of weights (NFM) and the average gradient outer product (AGOP) in trained neural networks, emerges from the alignment of weight matrices with pre-activation tangent kernel features driven by gradient descent.
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