Solving adversarial examples requires solving exponential misalignment
この論文は、機械学習モデルの概念認識空間(PM)の次元が人間のそれよりも桁違いに高いことが、敵対的サンプルの発生原因であり、その次元の一致(アライメント)が敵対的ロバスト性の達成に不可欠であると示唆しています。
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この論文は、機械学習モデルの概念認識空間(PM)の次元が人間のそれよりも桁違いに高いことが、敵対的サンプルの発生原因であり、その次元の一致(アライメント)が敵対的ロバスト性の達成に不可欠であると示唆しています。
この論文は、3 次元エドワーズ・アンダーソンスピンガラスの臨界点近傍において、重なり行列の固有値統計が高温のウィグナー半円則からガウス分布へと遷移し、この過程が Tsallis 統計のパラメータの温度依存性(からへ)によって記述されることを示し、これがスピンガラスの臨界性を特徴づける効率的なスペクトル指標となり得ることを提案しています。
ランダム一次相転移理論の枠組みを用いて、駆動された非晶質系における熱的アバランチの統計、非マルコフ的および加齢ダイナミクス、そして準静的せん断および確率的揺動の両方の条件下での非平衡特性を、一般化されたマスター方程式とフル・カウンティング・統計を通じて解析した。
本論文は、高次元単一位置モデルに基づき、多頭アテンションの学習ダイナミクスにおけるヘッドの段階的専門化を理論的に解明し、softmax-1 のノイズ低減効果とベイズ・softmax アテンションの最適予測性能を明らかにしたものである。
本論文は、グラフを「焦点的ハイパーグラフ」として位置づけ、相互作用の対称性の有無に基づいてグラフモデル、焦点的ハイパーグラフモデル、一般ハイパーグラフモデルの厳密な包含関係を確立し、モデル選択は形式の優劣ではなく相互作用の性質に依拠すべきとする新たな分類体系を提案するものである。
乱れのない場合に高速な熱化を示す「2 のべき乗モデル」において、乱れの強さや系サイズを系統的に解析した結果、有限の乱れ強度では熱力学極限において系がエルゴード性を維持し、局在化遷移が起こらないことが示されました。
この論文は、放射損失に起因する本質的非エルミート性を有するフォトニック結晶スラブにおいて、ハイパーユニフォームな乱れがもたらす散乱損失がエルミート系とは異なり有限定数項を含む新たな振る舞いを示すことを、理論的枠組みの導出と数値シミュレーションによって明らかにしたものである。
この論文は、非エルミート性を持ちながらスキン効果を示さず、バルク - 端対応がゼロエネルギー境界モードのみに基づいて成り立つような、任意次元のトポロジカル絶縁体および半金属に対する非エルミート演算子の一般的な構築原理を提案し、その有効性を低次元から高次元、さらに半金属まで幅広く示したものである。
この論文は、偏微分方程式の離散化によって得られる連立一次方程式を一般固有値問題として定式化し、一般レイリー商を目的関数とする最適化問題として simulated annealing 法で反復的に解くことで、変数の増加なしに任意の精度で固有ベクトルを効率的に計算する手法を提案し、その計算性能とスケーリング特性を検証したものである。
この論文は、開放量子系を用いた熱力学的コプロセッサが、入力サイズに依存しない時間で並列にベクトル行列乗算を実行可能であることを示し、電気的クロスバ構造との直接的な対応関係を構築したものである。
この論文は、2 次元ランダム結合イジング模型の低温転移を、非相互作用量子問題のスペクトル特性への写像を通じて理解し、その臨界点が無限ランダム性を持つ量子ハミルトニアンの反復対角化プロセスに対応することを示しています。
この論文は、固体量子シミュレーターの実験データから有効ハミルトニアンを特定するために物理制約をモデル構造に埋め込んだ教師なし物理情報ニューラルネットワークフレームワークを提案し、量子ドットチェーンの輸送測定データを用いた学習実験を通じてその有効性と一般化能力を実証した。