Fugu-MT 論文翻訳(概要): Braid map definition of SLH-networks and the series product

論文の概要: Braid map definition of SLH-networks and the series product

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.13600v2
Date: Tue, 15 Sep 2026 11:43:43 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-09-16 14:56:08.083075
Title: Braid map definition of SLH-networks and the series product
Title（参考訳）: SLH-networksのブレイドマップ定義とシリーズ製品
Abstract要約: 本稿では,SLHネットワーク内の量子系のカスケードについて検討する。表現は、有限遅延のネットワークの時間進化のために導出される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This article investigates a cascade of quantum systems within an SLH-network. The SLH-network is defined rigorously by using the so-called braid-map. An expression is derived for the time-evolution of the network with finite delay. The series product is retrieved in the instantaneous feed-forward limit.
Abstract（参考訳）: 本稿では,SLHネットワーク内の量子系のカスケードについて検討する。 SLH-networkは、いわゆるブレイドマップを用いて厳密に定義される。表現は、有限遅延のネットワークの時間進化のために導出される。シリーズ製品は、即時フィードフォワード制限で検索される。

関連論文リスト

Generalization of Scaled Deep ResNets in the Mean-Field Regime [55.77054255101667]
無限深度および広帯域ニューラルネットワークの限界におけるエンスケールResNetについて検討する。この結果から,遅延学習体制を超えた深層ResNetの一般化能力に関する新たな知見が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-14T21:48:00Z)
Extraction Propagation [4.368185344922342]
本稿では、多数の小さなニューラルネットワークで構成された代替アーキテクチャについて述べる。アーキテクチャを通じて勾配を伝播する代わりに、前方パスを介して計算されたベクトル値のメッセージを伝搬する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-24T19:06:41Z)
Optimization Guarantees of Unfolded ISTA and ADMM Networks With Smooth Soft-Thresholding [57.71603937699949]
我々は,学習エポックの数の増加とともに,ほぼゼロに近いトレーニング損失を達成するための最適化保証について検討した。トレーニングサンプル数に対する閾値は,ネットワーク幅の増加とともに増加することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-12T13:03:47Z)
Identifying network topologies via quantum walk distributions [0.0]
遺伝的アルゴリズムを用いて、測定された確率分布からネットワークのトポロジを検索する。提案手法は,ノイズの存在下でも効率的に必要な情報を取得することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-31T18:38:44Z)
Music Generation Using an LSTM [52.77024349608834]
LSTM(Long Short-Term Memory)ネットワーク構造は、シリーズの次の出力の予測に非常に有用であることが証明されている。 Recurrent Neural Networks (RNN) を用いた音楽生成手法の実証我々は、音楽生成におけるLSTMの直感、理論、応用に関する簡単な要約を提供し、この目標を達成するのに最適なネットワークを開発し、提示し、直面する問題や課題を特定し、対処し、今後のネットワーク改善の可能性を含める。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-23T00:13:41Z)
Simulating Network Paths with Recurrent Buffering Units [4.7590500506853415]
我々は,送信者が提供する時間変化負荷に応じて,エンドツーエンドのパケット遅延値を生成するモデルを求める。本稿では,リカレントバッファリングユニット(Recurrent Buffering Unit)と呼ばれる新しいRNNスタイルのアーキテクチャに物理ネットワークパスの意味を埋め込む,ネットワークシミュレーションのための新しいグレーボックスアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-23T16:46:31Z)
Space-Time Graph Neural Networks [104.55175325870195]
本研究では、時空間グラフニューラルネットワーク(ST-GNN)を導入し、時間変動ネットワークデータの時空間トポロジを共同処理する。解析の結果,システムのネットワークトポロジと時間進化の変動はST-GNNの性能に大きく影響しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-06T16:08:44Z)
Deep Reinforcement Learning Based Networked Control with Network Delays for Signal Temporal Logic Specifications [0.0]
本稿では,信号時間論理(STL)仕様のネットワーク遅延を考慮したネットワーク型制御器の深層強化学習に基づく設計を提案する。 STLの公式の満足度は、現在の状態だけでなくシステムの挙動にも基づくため、マルコフ決定プロセス(MDP)の拡張を提案する。我々は$taudelta$-MDPに基づいて深層ニューラルネットワークを構築し,学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-03T06:33:12Z)
Deep Reinforcement Learning for Dynamic Spectrum Sharing of LTE and NR [10.210703513367864]
4Gと5Gシステム間の積極的な動的スペクトル共有スキームを提案する。モンテカルロ木探索に基づく深層強化学習アルゴリズムを提案する。提案手法は,各サブフレームにおいて欲張りではなく,将来の状態を考慮しながら行動を起こすことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-22T16:56:51Z)
Control on the Manifolds of Mappings with a View to the Deep Learning [0.0]
目標は、入力出力マップが有限または無限のトレーニングセット上の所望のマップをうまく近似するニューラルネットワークを見つけることである。我々のアイデアは、非線形連続時間制御系から生じる入出力マップを近似するものである。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-28T15:21:19Z)
Fully Convolutional Networks for Continuous Sign Language Recognition [83.85895472824221]
連続手話認識は、空間次元と時間次元の両方の学習を必要とする困難なタスクである。本稿では,オンラインSLRのための完全畳み込みネットワーク (FCN) を提案し,弱い注釈付きビデオシーケンスから空間的特徴と時間的特徴を同時に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-24T08:16:37Z)
Temporally Distributed Networks for Fast Video Semantic Segmentation [64.5330491940425]
TDNetは、高速かつ正確なビデオセマンティックセグメンテーションのために設計された時間分散ネットワークである。我々は,深層CNNの特定の高層層から抽出した特徴を,より浅いサブネットワークから抽出した特徴の合成により近似することができることを観察した。 Cityscapes, CamVid, NYUD-v2 の実験により,本手法が高速かつ低レイテンシで最先端の精度を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-03T22:43:32Z)

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。