Buchumschlag

Fermi-Bose Machine achieves both generalization and adversarial robustness

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Xie, Mingshan, Wang, Yuchen, Huang, Haiping
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Disordered Systems and Neural Networks Statistical Mechanics Neural and Evolutionary Computing Neurons and Cognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Nonlinear classification of neural manifolds with contextual information
von: Mignacco, Francesca, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamical stability for dense patterns in discrete attractor neural networks
von: Cohen, Uri, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neural population geometry and optimal coding of tasks with shared latent structure
von: Wakhloo, Albert J., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Neural Langevin Machine: a local asymmetric learning rule can be creative
von: Yu, Zhendong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Introduction to dynamical mean-field theory of randomly connected neural networks with bidirectionally correlated couplings
von: Zou, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Synaptic plasticity alters the nature of chaos transition in neural networks
von: Du, Wenkang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning in Wilson-Cowan model for metapopulation
von: Marino, Raffaele, et al.
Veröffentlicht: (2024)

When can in-context learning generalize out of task distribution?
von: Goddard, Chase, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Freezing chaos without synaptic plasticity
von: Huang, Weizhong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Spiking mode-based neural networks
von: Lin, Zhanghan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Uncovering statistical structure in large-scale neural activity with Restricted Boltzmann Machines
von: Béreux, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Drift-Diffusion Matching: Embedding dynamics in latent manifolds of asymmetric neural networks
von: Nartallo-Kaluarachchi, Ramón, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A statistical physics framework for optimal learning
von: Mignacco, Francesca, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Data coarse graining can improve model performance
von: Nguyen, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Non-Equilibrium Stochastic Dynamics as a Unified Framework for Insight and Repetitive Learning: A Kramers Escape Approach to Continual Learning
von: Kim, Gunn
Veröffentlicht: (2026)

Discontinuous phase transition of feature detection in lateral predictive coding
von: Huang, Zhen-Ye, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DeepNose: An Equivariant Convolutional Neural Network Predictive Of Human Olfactory Percepts
von: Shuvaev, Sergey, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Signal-to-Noise Ratio and Sample Size Govern Representational Alignment in Neural Networks
von: Umar, Ali Hussaini, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An optimization-based equilibrium measure describes non-equilibrium steady state dynamics: application to edge of chaos
von: Qiu, Junbin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Response time of lateral predictive coding and benefits of modular structures
von: Cai, Guanghui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Emergence of Chimeras States in One-dimensional Ising model with Long-Range Diffusion
von: García, Alejandro de Haro, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Short-term plasticity recalls forgotten memories through a trampoline mechanism
von: Del Gaudio, Martina, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The dynamics of neural codes in biological and artificial neural networks
von: Morales, Guillermo B.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond catastrophic forgetting in associative networks with self-interactions
von: Vinci, Gianni V., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Thermodynamics for a network of neurons: Signatures of criticality
von: Tkacik, Gasper, et al.
Veröffentlicht: (2014)

Robust Scaling in Human Brain Dynamics Despite Latent Variables and Limited Sampling Distortions
von: Calvo, Rubén, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Metric structural human connectomes: localization and multifractality of eigenmodes
von: Bobyleva, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Low dimensional dynamics of a sparse balanced synaptic network of quadratic integrate-and-fire neurons
von: Ageeva, Maria V., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Consciousness via MIPT?
von: Gorsky, Alexander
Veröffentlicht: (2025)

Heterosynaptic Circuits Are Universal Gradient Machines
von: Ziyin, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Differential learning kinetics govern the transition from memorization to generalization during in-context learning
von: Nguyen, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Structure of activity in multiregion recurrent neural networks
von: Clark, David G., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Connectivity structure and dynamics of nonlinear recurrent neural networks
von: Clark, David G., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Simplified derivations for high-dimensional convex learning problems
von: Clark, David G., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Identifying the impact of local connectivity patterns on dynamics in excitatory-inhibitory networks
von: Shao, Yuxiu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Theory of coupled neuronal-synaptic dynamics
von: Clark, David G., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Structural coarse-graining enables noise-robust functional connectivity and reveals hidden inter-subject variability
von: Fernandez-Iriondo, Izaro, et al.
Veröffentlicht: (2026)

How high dimensional neural dynamics are confined in phase space
von: Wang, Shishe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Neural Thermodynamics: Entropic Forces in Deep and Universal Representation Learning
von: Ziyin, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Solving adversarial examples requires solving exponential misalignment
von: Salvatore, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2026)