論文の概要: Mathematical Foundations of Geometric Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02723v1
• Date: Fri, 01 Aug 2025 06:02:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 18:18:55.580841
• Title: Mathematical Foundations of Geometric Deep Learning
• Title（参考訳）: 幾何学的深層学習の数学的基礎
• Authors: Haitz Sáez de Ocáriz Borde, Michael Bronstein,
• Abstract要約: 本稿では,幾何学的深層学習研究に必要な重要な数学的概念について概説する。 このコースは、幾何学的深層学習研究に必要な重要な概念を、学生に深く理解することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7265013728931
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We review the key mathematical concepts necessary for studying Geometric Deep Learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,幾何学的深層学習研究に必要な重要な数学的概念について概説する。

関連論文リスト

• A Survey of Deep Learning for Geometry Problem Solving [72.22844763179786]
  本稿では,幾何学的問題解決におけるディープラーニングの応用について調査する。 i)幾何学的問題解決における関連する課題の包括的概要、(ii)関連するディープラーニング手法の徹底的なレビュー、(iii)評価指標と手法の詳細な分析を含む。 我々の目標は、この分野のさらなる発展を促進するために、幾何学的問題解決のためのディープラーニングの包括的で実践的な参照を提供することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-16T06:03:08Z)
• Mathematical theory of deep learning [0.46040036610482665]
  これは近似理論、最適化理論、統計学習理論の基本的な結果をカバーしている。 本書は,本トピックに関する基礎知識を読者に提供することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-25T20:37:12Z)
• MathBench: Evaluating the Theory and Application Proficiency of LLMs with a Hierarchical Mathematics Benchmark [82.64129627675123]
  MathBenchは、大規模言語モデルの数学的能力を厳格に評価する新しいベンチマークである。 MathBenchは幅広い数学の分野にまたがっており、理論的な理解と実践的な問題解決のスキルの両方を詳細に評価している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T17:52:29Z)
• ConceptMath: A Bilingual Concept-wise Benchmark for Measuring Mathematical Reasoning of Large Language Models [67.32868432113587]
  本稿では,Large Language Models (LLMs) の概念的数学的推論を評価するための詳細なベンチマークであるConceptMathを紹介する。 一般的な数学的推論を平均精度で評価する従来のベンチマークとは異なり、ConceptMathは数学の問題を数学的概念の階層の下に体系的に整理する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T16:06:49Z)
• Deep Learning and Geometric Deep Learning: an introduction for mathematicians and physicists [0.0]
  本稿では,Deep LearningとGeometric Deep Learningの新たな成功アルゴリズムの内部機能について論じる。 これらのアルゴリズムの主要な要素であるスコアと損失関数について検討し、モデルのトレーニングにおける主要なステップを説明します。 Kullback-Leibler分散、回帰、多層パーセプトロン、ユニバーサル近似理論について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-09T16:50:36Z)
• A Structural Approach to the Design of Domain Specific Neural Network Architectures [0.0]
  この論文は幾何学的深層学習の理論的評価を提供することを目的としている。 学習性能に関する不変ニューラルネットワークの特性を特徴付ける理論的な結果をコンパイルする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-23T11:50:57Z)
• Deep Learning and Computational Physics (Lecture Notes) [0.5156484100374059]
  ノートは、応用数学の強い背景を持つ典型的な工学の大学院生にアクセスできるべきである。 深層学習アルゴリズムの理解を深めるために、計算物理学の概念を使う。 いくつかの新しいディープラーニングアルゴリズムは、計算物理学の難解な問題を解くのに使える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-03T03:56:19Z)
• A Survey of Deep Learning for Mathematical Reasoning [71.88150173381153]
  我々は過去10年間の数学的推論とディープラーニングの交差点における重要なタスク、データセット、方法についてレビューする。 大規模ニューラルネットワークモデルの最近の進歩は、新しいベンチマークと、数学的推論にディープラーニングを使用する機会を開放している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T18:46:16Z)
• Geometric Deep Learning: Grids, Groups, Graphs, Geodesics, and Gauges [50.22269760171131]
  過去10年間、データサイエンスと機械学習の実験的な革命が、ディープラーニングの手法によって生まれた。 このテキストは、統一幾何学的原理によって事前に定義された規則性を公開することに関するものである。 CNN、RNN、GNN、Transformersなど、最も成功したニューラルネットワークアーキテクチャを研究するための一般的な数学的フレームワークを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-27T21:09:51Z)
• Formalising Concepts as Grounded Abstractions [68.24080871981869]
  このレポートは、表現学習が生データから概念を誘導する方法を示しています。 このレポートの主な技術的目標は、表現学習のテクニックが概念空間の格子理論的定式化とどのように結婚できるかを示すことである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-13T15:22:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。