Dynamische Modellierung in Netzwerken: Der Einfluss der Architekturauswahl auf die Vorhersagegenauigkeit von Graph Neural Networks Graphneuronale Vektorfelder: Ein neuer Ansatz zur Modellierung dynamischer Netzwerke Einleitung In der heutigen Zeit gewinnen grafbasierte Lernmethoden zunehmend an Bedeutung, insbesondere bei der Analyse komplexer ...
Die Hierarchie der Messungseinstellungen wird durch das Konzept des quantenmechanischen Lenkens verstanden. Zwei Parteien, Alice und Bob, teilen sich einen unbekannten Quantenzustand, ρAB. Alice führt eine Messung durch, die durch die projektive Messung Ma|x definiert ist, für die gilt: Ma|xMa′|x ...
Klassische Ansätze zur Nutzung generativer Priors für die Wiederherstellung und Manipulation von Bildern haben beeindruckende Ergebnisse erbracht. Der Deep Image Prior (DIP) zeigt, dass die strukturellen Merkmale von faltenden neuronalen Netzen inhärent Bilddaten erfassen und diese Statistiken effektiv als Bildprior ...
Ziegen, Sportwagen und Spielshows: Die unerwartete Wissenschaft hinter maschinellem Lernen und KI werden in einem Artikel von Physics World beleuchtet. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz haben in den letzten Jahren weltweit an Bedeutung gewonnen und werden in verschiedenen Bereichen wie ...
Die Stochastic Gradient Descent löst das Problem des Quantum Boltzmann Machine (QBM) Lernens mit einer polynomischen Stichprobenkomplexität. Ein wichtiger theorematischer Resultat besagt, dass nach einer bestimmten Anzahl von Iterationen des Stochastic Gradient Descent mit konstante Lernrate die Erwartungswerte der QBM-Operatoren ...
In dem Artikel “Morphologische Klassifikation von Galaxien durch künstliche neuronale Netze” von Storrie-Lombardi, Lahav, Sodre Jr. & Storrie-Lombardi aus dem Jahr 1992 wird die Verwendung von künstlichen neuronalen Netzen zur Klassifizierung von Galaxien untersucht. Dieser Ansatz zur Morphologieanalyse von Galaxien ...