우주 마이크로파 배경 복굴절 지도 시뮬레이션에서 합성곱 신경망을 사용한 액시온 스트링 네트워크 매개변수 추출
합성곱 신경망(CNN)을 사용하여 우주 마이크로파 배경(CMB) 복굴절 지도에서 액시온 스트링 네트워크의 존재를 나타내는 매개변수를 추출할 수 있습니다.
畳み込みニューラルネットワークを用いた、シミュレートされたCMB複屈折マップからのアクシオン弦ネットワークパラメータの抽出
宇宙マイクロ波背景放射（CMB）の複屈折マップから、畳み込みニューラルネットワーク（SCNN）を用いることで、アクシオン弦ネットワークの重要なパラメータを抽出できる可能性がある。
Using Convolutional Neural Networks to Determine Axion String Network Parameters from Simulated CMB Birefringence Maps
This research paper demonstrates that spherical convolutional neural networks (SCNNs) can effectively extract information from simulated cosmic microwave background (CMB) birefringence maps to estimate parameters of the axion string network, a potential candidate for dark matter.
隨機圖和無標度圖中 Hopfield 型神經模型的時間複雜度
隨機網絡和無標度網絡都可以在 Hopfield 型神經模型中觸發複雜性特徵，儘管參數值不同，特別是在不同的噪聲水平下。
ゼロショット学習を用いた変分マルチスペクトルパンシャープン
本稿では、深層学習ベースの手法の欠点を克服するため、ゼロショット学習を用いた新しいマルチスペクトルパンシャープン手法を提案する。具体的には、画像間の関係を明示的に設計するのではなく、ニューラルネットワークを用いてHRMSとPANの関係を記述する表現成分を推定することで、ゼロショットパンシャープンを実現する。
랜덤 및 스케일 프리 그래프에서 홉필드형 신경 모델의 시간적 복잡성
본 논문에서는 홉필드형 신경망 모델에서 네트워크 연결 구조(스케일 프리 vs. 랜덤)와 시간적 복잡성 간의 관계를 분석하여, 랜덤 네트워크에서도 특정 조건에서 스케일 프리 네트워크와 유사한 복잡성 특징을 나타낼 수 있음을 보여줍니다.
Temporal Complexity Analysis of a Bio-Inspired Hopfield-Type Neural Network with Random and Scale-Free Topologies
Random network topologies can exhibit similar temporal complexity features as scale-free networks in a bio-inspired Hopfield-type neural model, particularly in the presence of varying noise levels.
BrainSegFounder: 다중 모달 신경 영상 분할을 위한 3D 기반 모델 개발
BrainSegFounder는 대규모의 건강한 뇌 MRI 데이터셋을 활용한 자기 지도 학습을 통해 뇌종양 및 병변 분할 작업에서 기존 최첨단 모델을 능가하는 성능을 달성한 3D 기반 모델입니다.
선형 분리 불가능한 데이터를 넘어서는 2계층 네트워크의 단순성 편향
2계층 신경망은 데이터셋의 선형 분리 가능성과 무관하게 훈련 초기에 단순한 특징에 과도하게 의존하는 경향(단순성 편향)을 보이며, 이는 훈련 후반부에 더욱 심화될 수 있다.
線形分離不可能なデータを超えて、2 層ネットワークのシンプルさバイアスを解明する
2 層ニューラルネットワークは、データセットが線形分離不可能な場合でも、トレーニングの初期段階でシンプルさバイアスを示し、少数の特徴に過度に依存する。このバイアスはトレーニングが進むにつれて強まり、外挿設定での汎化能力に影響を与える可能性がある。
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