Обучение с подкреплением: преодолевая ограничения процессов без марковских свойств

от

В новой работе исследователи предлагают алгоритмы обучения с подкреплением, использующие аппроксимацию функций, для систем, где текущее состояние недостаточно для прогнозирования будущего.

Нейросети нового поколения: оптимизация языковых моделей для встраиваемых систем

от

Предложенная структура QSLM демонстрирует анализ сетевой модели, многоуровневую стратегию поиска для квантизации и выбор оптимальных параметров квантизации, что позволяет эффективно оптимизировать процесс.

Исследователи предлагают новый подход к сжатию и ускорению языковых моделей, работающих на принципах спайковых нейронных сетей, для эффективного использования в устройствах с ограниченными ресурсами.

Эффективное сжатие данных: новый подход к векторной квантизации

от

В предложенной схеме композиционного векторного квантования низкоразмерного кодекса входное изображение преобразуется в непрерывное латентное пространство [latex]zz[/latex], которое масштабируется билинейной интерполяцией с коэффициентом β, после чего каждый вектор признаков разделяется на [latex]m[/latex] блоков и квантуется с использованием общего кодекса [latex]\mathcal{C}[/latex], содержащего [latex]K[/latex] кодовекторов размерности [latex]d^* = d/m[/latex], а затем собранные и усреднённые блоки восстанавливают исходную форму [latex]zz[/latex], после чего декодер преобразует полученную карту признаков обратно в изображение.

Исследователи представили LooC — инновационный метод векторной квантизации, позволяющий значительно уменьшить размер кодовых книг без потери качества реконструкции изображений.

Искусственный нос будущего: как квантовая механика и машинное обучение распознают запахи

от

Разработанная схема MORE-ML, объединяющая квантово-механические свойства молекулярных блоков с методами машинного обучения, позволяет предсказывать характеристики связывания, такие как [latex]E_{ads}[/latex], [latex]\Delta\phi[/latex] и [latex]\Delta Q[/latex], посредством регрессии и анализа объяснимости модели, при этом оптимизация гиперпараметров достигается через байесовскую оптимизацию с 100 итерациями и 10-кратной перекрестной проверкой, а предварительный отбор данных осуществляется с использованием обнаружения аномалий и метода farthest point sampling.

Новый подход объединяет расчеты квантовой механики и методы машинного обучения для создания более чувствительных и точных сенсоров, способных определять биомаркеры запаха тела.

Квантовый переход: не паниковать!

от

Квантовый переход: не паниковать! Знаете, всегда забавно, когда банки начинают беспокоиться о квантовой физике. Как будто они вдруг решили, что деньги – это не просто цифры, а суперпозиция состояний! Но, если серьезно, это, конечно, разумный шаг. Представьте себе сейф, замок которого открывается сложной головоломкой. Сейчас эта головоломка настолько сложна, что взломать ее обычными средствами практически … Читать далее

Эхо чёрных дыр: как квантовая гравитация меняет гравитационные волны

от

Поздние хвосты решений для компактных гауссовых начальных данных демонстрируют, что, хотя закон распада мощности согласуется с классической общей теорией относительности, амплитуда этих хвостов и переход от фазы, доминируемой квазинормальными модами, к фазе, доминируемой хвостами, оказываются чувствительными к параметру квантовой модификации α, а также к центру [latex]R\_0[/latex] и ширине [latex]w\_0[/latex] гауссова волнового пакета.

Новое исследование показывает, как квантовые поправки, основанные на петлевой квантовой гравитации, влияют на затухающие колебания гравитационных волн, возникающих при слиянии чёрных дыр.