Grokking Modular Polynomials
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Doshi, Darshil, He, Tianyu, Das, Aritra, Gromov, Andrey |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Learning to grok: Emergence of in-context learning and skill composition in modular arithmetic tasks
par: He, Tianyu, et autres
Publié: (2024)
par: He, Tianyu, et autres
Publié: (2024)
To grok or not to grok: Disentangling generalization and memorization on corrupted algorithmic datasets
par: Doshi, Darshil, et autres
Publié: (2023)
par: Doshi, Darshil, et autres
Publié: (2023)
Spectral Flow for the Riemann zeros
par: LeClair, André
Publié: (2024)
par: LeClair, André
Publié: (2024)
Opening the Black Box: predicting the trainability of deep neural networks with reconstruction entropy
par: Thurn, Yanick, et autres
Publié: (2024)
par: Thurn, Yanick, et autres
Publié: (2024)
Wilsonian Renormalization of Neural Network Gaussian Processes
par: Howard, Jessica N., et autres
Publié: (2024)
par: Howard, Jessica N., et autres
Publié: (2024)
Bayesian RG Flow in Neural Network Field Theories
par: Howard, Jessica N., et autres
Publié: (2024)
par: Howard, Jessica N., et autres
Publié: (2024)
Topological Effects in Neural Network Field Theory
par: Ferko, Christian, et autres
Publié: (2026)
par: Ferko, Christian, et autres
Publié: (2026)
Lecture Notes on Statistical Physics and Neural Networks
par: Hohm, Olaf
Publié: (2026)
par: Hohm, Olaf
Publié: (2026)
A Two-Phase Perspective on Deep Learning Dynamics
par: Koch, Robert de Mello, et autres
Publié: (2025)
par: Koch, Robert de Mello, et autres
Publié: (2025)
Gauge-covariant stochastic neural fields: Stability and finite-width effects
par: Terin, Rodrigo Carmo
Publié: (2025)
par: Terin, Rodrigo Carmo
Publié: (2025)
Neural Network Quantum Field Theory from Transformer Architectures
par: Ageev, Dmitry S., et autres
Publié: (2026)
par: Ageev, Dmitry S., et autres
Publié: (2026)
The Underlying Scaling Laws and Universal Statistical Structure of Complex Datasets
par: Levi, Noam, et autres
Publié: (2023)
par: Levi, Noam, et autres
Publié: (2023)
Neural Scaling Laws From Large-N Field Theory: Solvable Model Beyond the Ridgeless Limit
par: Zhang, Zhengkang
Publié: (2024)
par: Zhang, Zhengkang
Publié: (2024)
The neural networks with tensor weights and emergent fermionic Wick rules in the large-width limit
par: Huang, Guojun, et autres
Publié: (2025)
par: Huang, Guojun, et autres
Publié: (2025)
Detecting quantum chaos via pseudo-entropy
par: He, Song, et autres
Publié: (2024)
par: He, Song, et autres
Publié: (2024)
Learning topological defects formation with neural networks in a quantum phase transition
par: Shi, Han-Qing, et autres
Publié: (2022)
par: Shi, Han-Qing, et autres
Publié: (2022)
(How) Can Transformers Predict Pseudo-Random Numbers?
par: Tao, Tao, et autres
Publié: (2025)
par: Tao, Tao, et autres
Publié: (2025)
Towards Worst-Case Guarantees with Scale-Aware Interpretability
par: Greenspan, Lauren, et autres
Publié: (2026)
par: Greenspan, Lauren, et autres
Publié: (2026)
Robust Reasoning as a Symmetry-Protected Topological Phase
par: Sung, Ilmo
Publié: (2026)
par: Sung, Ilmo
Publié: (2026)
Crumpled-to-flat transition of quenched disordered membranes at two-loop order
par: Delzescaux, L., et autres
Publié: (2024)
par: Delzescaux, L., et autres
Publié: (2024)
Magnetic exponent for the long-range bond disordered Potts model
par: Lecce, Ivan, et autres
Publié: (2024)
par: Lecce, Ivan, et autres
Publié: (2024)
The quantum $p$-spin renormalization group in the large $N$ limit as a benchmark for functional renormalization group
par: Lahoche, Vincent, et autres
Publié: (2024)
par: Lahoche, Vincent, et autres
Publié: (2024)
On the breakdown of dimensional reduction and supersymmetry in random-field models
par: Tarjus, Gilles, et autres
Publié: (2024)
par: Tarjus, Gilles, et autres
Publié: (2024)
An intriguing connection between Pisarski's fixed point and (2+3)-spin glasses
par: Lahoche, Vincent, et autres
Publié: (2024)
par: Lahoche, Vincent, et autres
Publié: (2024)
Conformal Invariance and Multifractality at Anderson Transitions in Arbitrary Dimensions
par: Padayasi, Jaychandran, et autres
Publié: (2023)
par: Padayasi, Jaychandran, et autres
Publié: (2023)
Theory of Anderson localization on the hyperbolic plane
par: Altland, Alexander, et autres
Publié: (2026)
par: Altland, Alexander, et autres
Publié: (2026)
Functional Renormalization Group Approach for Signal Detection
par: Lahoche, Vincent, et autres
Publié: (2022)
par: Lahoche, Vincent, et autres
Publié: (2022)
Excited String States and D-branes from Infinite Width Neural Networks
par: Ageev, Dmitry S., et autres
Publié: (2026)
par: Ageev, Dmitry S., et autres
Publié: (2026)
Roughness and critical force for depinning at 3-loop order
par: Semeikin, Mikhail N., et autres
Publié: (2023)
par: Semeikin, Mikhail N., et autres
Publié: (2023)
Exact generating function of a zero-dimensional supersymmetric non-linear sigma model
par: Rançon, Adam, et autres
Publié: (2020)
par: Rançon, Adam, et autres
Publié: (2020)
Towards Distributed Neural Architectures
par: Cowsik, Aditya, et autres
Publié: (2025)
par: Cowsik, Aditya, et autres
Publié: (2025)
Random matrix theory of sparse neuronal networks with heterogeneous timescales
par: Chotibut, Thiparat, et autres
Publié: (2025)
par: Chotibut, Thiparat, et autres
Publié: (2025)
Neural network representation of quantum systems
par: Hashimoto, Koji, et autres
Publié: (2024)
par: Hashimoto, Koji, et autres
Publié: (2024)
Gauge covariant neural network for quarks and gluons
par: Nagai, Yuki, et autres
Publié: (2021)
par: Nagai, Yuki, et autres
Publié: (2021)
Synaptic Field Theory for Neural Networks
par: Lee, Donghee, et autres
Publié: (2025)
par: Lee, Donghee, et autres
Publié: (2025)
Learning holographic QCD with unflavoured meson spectra
par: Arun, Mathew Thomas, et autres
Publié: (2025)
par: Arun, Mathew Thomas, et autres
Publié: (2025)
Relaxation Fluctuations of Correlation Functions: Spin and Random Matrix Models
par: Pathak, Tanay
Publié: (2024)
par: Pathak, Tanay
Publié: (2024)
Time-reparametrization invariance: from Glasses to toy Black Holes
par: Kurchan, Jorge
Publié: (2024)
par: Kurchan, Jorge
Publié: (2024)
Brownian Gaussian Unitary Ensemble: non-equilibrium dynamics, efficient $k$-design and application in classical shadow tomography
par: Tang, Haifeng
Publié: (2024)
par: Tang, Haifeng
Publié: (2024)
Measurement-only dynamical phase transition of topological and boundary order in toric code and gauge-Higgs models
par: Orito, Takahiro, et autres
Publié: (2024)
par: Orito, Takahiro, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Learning to grok: Emergence of in-context learning and skill composition in modular arithmetic tasks
par: He, Tianyu, et autres
Publié: (2024) -
To grok or not to grok: Disentangling generalization and memorization on corrupted algorithmic datasets
par: Doshi, Darshil, et autres
Publié: (2023) -
Spectral Flow for the Riemann zeros
par: LeClair, André
Publié: (2024) -
Opening the Black Box: predicting the trainability of deep neural networks with reconstruction entropy
par: Thurn, Yanick, et autres
Publié: (2024) -
Wilsonian Renormalization of Neural Network Gaussian Processes
par: Howard, Jessica N., et autres
Publié: (2024)