arXiv:2511.12434v1 Тип объявления: новый Аннотация: Графовые нейронные сети (GNN) продемонстрировали исключительный успех в обучении представлений графов и широком спектре практических приложений. Однако масштабирование более глубоких GNN сталкивается с проблемами из-за экспоненциального роста числа...
Лента материалов из области искусственного интеллекта (AI)
Материалов: 78588
arXiv:2511.12713v1 Тип: новая работа Аннотация: Бинарное обучение — это задача машинного обучения, целью которой является прогнозирование взаимодействий между парами объектов. Оно находит применение в различных областях, включая прогнозирование взаимодействий «лекарство-мишень», ассоциации «РНК-боле...
arXiv:2511.12770v1 Тип: новая работа Аннотация: Понимание и постоянное уточнение мультимодальных молекулярных знаний имеет решающее значение для прогресса в биомедицине, химии и материаловедении. Молекулярные языковые модели (MoLM) стали мощным инструментом в этих областях, интегрируя структурные пр...
arXiv:2511.12788v1 Тип: новая статья Аннотация: Полупроводниковая отрасль сталкивается с вычислительным кризисом при оптимизации литографии в крайнем ультрафиолетовом (EUV) диапазоне, где традиционные методы потребляют миллиарды процессорных часов, не достигая субнанометровой точности. Мы представля...
arXiv:2511.12534v1 Тип: новая работа Аннотация: Мы определяем задачу линейного контекстного стохастического поиска кратчайшего пути (CSSP), в которой в начале каждого эпизода обучающийся алгоритм наблюдает выбранный противником контекст, определяющий МППР через фиксированную, но неизвестную линейную...
arXiv:2511.13022v1 Тип объявления: новый Аннотация: Универсальные базовые модели для нейронных временных рядов могут способствовать ускорению нейробиологических открытий и обеспечить работу таких приложений, как интерфейсы «мозг-компьютер» (ИМК). Ключевым компонентом масштабирования этих моделей явл...
arXiv:2511.12659v1 Тип объявления: новый Аннотация: Фундаментальная теорема статистического обучения утверждает, что бинарное PAC-обучение определяется единственным параметром — размерностью Вапника-Червоненкиса (VC-размерностью), — который определяет как обучаемость, так и сложность выборки. Распро...
arXiv:2511.11640v1 Тип объявления: cross Аннотация: Спекулятивное обратное распространение зарекомендовало себя как перспективная методика ускорения обучения нейронных сетей за счёт совмещения прямого и обратного проходов. Использование спекулятивных обновлений весов, когда градиенты ошибки находятс...
arXiv:2511.13060v1 Тип: новая статья Аннотация: Онлайн-системы принятия решений часто работают в условиях запаздывающей обратной связи и чувствительной к порядку (некоммутативной) динамики: действия влияют на то, какие наблюдения поступают и в какой последовательности. Принимая расхождение Брегмана ...
arXiv:2511.13061v1 Тип: новая статья Аннотация: Умножение разреженной матрицы на вектор (SpMV) — это фундаментальная операция при выводе разреженных больших языковых моделей (LLM). Поскольку существующие методы SpMV плохо работают при низкой и неструктурированной разреженности (30-90%), типичной для...