- 8月 8, 2025
- 8月 8, 2025
The Shape of Thought: How Curved Space is Bending the Rules of AI
『Explosive Neural Networks: Higher-Order Interactions in Curved Manifolds』論文解説 abstract この学術論文では、高次相互作用（HOI）を組み込んだ湾曲ニューラルネットワークという新しいモデルが提案されています。このモデ […]
CATEGORY
論文紹介
論文の紹介。
- 5月 1, 2025
- 5月 1, 2025
AIエージェント、生成AIによる開発関係の国際会議、ジャーナル
(o3による） Q:langchain,langsmith,langgraph及びAIエージェントに関してこれらの分野のトップカンファレンス、ジャーナルを教えてください。 A:▼ 研究コミュニティの全体像LangChain／LangGraph／LangSmithのような LLM オーケストレーション […]
- 4月 2, 2025
- 4月 3, 2025
Large Language Models Pass the Turing TestOpenAI 「GPT-4.5」、チューリングテストに合格 7割超が“人間と誤認”
IT mediaから https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2504/02/news128.html 論文はこちら https://arxiv.org/abs/2503.23674 論文：Large Language Models Pass the Tu […]
- 4月 27, 2023
- 6月 11, 2023
Kazusato Oko,Shunta Akiyama,Taiji Suzuki:Diffusion Models are Minimax Optimal Distribution Estimators
abstact ・効率的な分布学習は、拡散モデリングの画期的な成功の背後にあると言えますが、その理論的な保証は非常に限られています。 ・本論文では、よく知られた関数空間における拡散モデリングの近似能力と汎化能力について、初めて厳密な解析を提供します。 ・真の密度関数がBesov空間に属し、経験的なス […]
- 9月 30, 2021
- 4月 3, 2025
論文紹介：Physics-informed machine learning
https://www.nature.com/articles/s42254-021-00314-5 Review ArticlePublished: 24 May 2021Physics-informed machine learningGeorge Em Karniadakis, Ioannis […]
- 3月 21, 2021
- 4月 16, 2021
説明可能AI(XAI) DeepExplain,DeepLIFT,DeepSHAP
SHAPでの説明をするツールを紹介したい。 シュープレイ値について（Wikipedia) https://en.wikipedia.org/wiki/Shapley_value#In_machine_learning ・SHAP (SHapley Additive exPlanations)&nbs […]
- 2月 28, 2021
- 2月 28, 2021
論文紹介:Language Models are Few-Shot Learners(GPT-3)
paper:https://arxiv.org/abs/2005.14165 GitHub:https://github.com/openai/gpt-3 abstract Recent work has demonstrated substantial gains on many NLP task […]
- 2月 28, 2021
- 2月 28, 2021
ON PROOF AND PROGRESS IN MATHEMATICS WILLIAM P. THURSTON
１．What is it that mathematicians accomplish? 数学の証明と進歩の性質に関するこのエッセイは、JaffeとQuinnの記事「理論数学：数学と理論物理学の文化的統合に向けて」によって刺激されました。彼らの記事は、数学者がもっと注意を払うべき興味深い問題を提起し […]
- 10月 29, 2020
- 2月 28, 2021
Phase space learning with neural networks Jaime Lopez Garcia
paper https://arxiv.org/abs/2006.12599 abstract This work proposes an autoencoder neural network as a non-linear generalization of projection-based me […]
- 10月 14, 2020
- 2月 28, 2021
Deep Learning For Symbolic Mathematics
Deep Learning For Symbolic Mathematics abstract ニューラルネットワークは、計算の実行やシンボリックデータの操作よりも、統計的または近似的な問題の解決に優れているという評判があります。 この論文では、記号積分や微分方程式の解法など、数学のより複雑なタスク […]