Sign In
insight - 物理学 機械学習
条件付き正規化フローを用いたモードコラプスの軽減
条件付き正規化フローにおけるモードコラプスの問題を軽減するために、敵対的学習を導入したAdvNFモデルを提案する。AdvNFモデルは、合成データセットや物理モデルのデータセットにおいて、従来手法よりも優れたパフォーマンスを示す。
3次元剛体の回転運動の予測を画像から学習する
画像から3次元剛体の回転運動を学習し、予測することができる。
物理イベントの分類における大規模言語モデルの活用
大規模言語モデルであるChatGPT-3.5を活用し、GlueXバレル型カロリメーターのシミュレーションデータから中性子とフォトンを識別する二値分類器を構築した。
光学スペクトルデータの物理学ガイド型機械学習を用いた逆問題
物理学原理を組み込んだ正則化再帰推論機械(rRIM)を提案し、光学スペクトルから対 の接着関数を信頼性高く推定できることを示した。
物理学的制約を組み込んだニューラルネットワークにおける単一生成子と二重生成子の比較
物理学的制約を組み込んだニューラルネットワークの学習において、単一生成子と二重生成子の形式には長所短所がある。単一生成子は表現力が高く学習が容易だが、熱力学的整合性の保証が難しい。一方、二重生成子は熱力学的整合性を明示的に課すことができるが、学習過程でトレードオフが生じる可能性がある。
Products | Resources
© 2024 by Linnk AI