Buchumschlag

Emergence of Computational Structure in a Neural Network Physics Simulator

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Hitchcock, Rohan, Delaney, Gary W., Manton, Jonathan H., Scalzo, Richard, Zhu, Jingge
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Online Prediction of Stochastic Sequences with High Probability Regret Bounds
von: Frey, Matthias, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fast Rate Information-theoretic Bounds on Generalization Errors
von: Wu, Xuetong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

On the Generalization for Transfer Learning: An Information-Theoretic Analysis
von: Wu, Xuetong, et al.
Veröffentlicht: (2022)

A PAC-Bayes Approach for Controlling Unknown Linear Discrete-time Systems
von: Luo, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On Causality in Domain Adaptation and Semi-Supervised Learning: an Information-Theoretic Analysis for Parametric Models
von: Wu, Xuetong, et al.
Veröffentlicht: (2022)

From Global to Local: A Scalable Benchmark for Local Posterior Sampling
von: Hitchcock, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph Neural Networks for Resource Allocation in Multi-Channel Wireless Networks
von: Chen, Lili, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph Neural Networks for Resource Allocation in Interference-limited Multi-Channel Wireless Networks with QoS Constraints
von: Chen, Lili, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph Neural Networks for Power Allocation in Wireless Networks with Full Duplex Nodes
von: Chen, Lili, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Accelerating Graph Neural Networks via Edge Pruning for Power Allocation in Wireless Networks
von: Chen, Lili, et al.
Veröffentlicht: (2023)

An Asynchronous Decentralised Optimisation Algorithm for Nonconvex Problems
von: Mafakheri, Behnam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Emergence of Structure in Ensembles of Random Neural Networks
von: Muscarnera, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Physics-Informed Neural Networks with Fourier Features and Attention-Driven Decoding
von: Arni, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GNN-Based Joint Channel and Power Allocation in Heterogeneous Wireless Networks
von: Chen, Lili, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Graph Neural Networks for Interferometer Simulations
von: Kannan, Sidharth, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MeshMask: Physics-Based Simulations with Masked Graph Neural Networks
von: Garnier, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A DPI-PAC-Bayesian Framework for Generalization Bounds
von: Guan, Muhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A PAC-Bayesian Analysis of Channel-Induced Degradation in Edge Inference
von: He, Yangshuo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Semi-Supervised Learning under General Causal Models
von: Moore, Archer, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Amortized Inference for Model Rocket Aerodynamics: Learning to Estimate Physical Parameters from Simulation
von: Pandey, Rohit, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Block-Sample MAC-Bayes Generalization Bounds
von: Frey, Matthias, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Provable Emergence of In-Context Reinforcement Learning
von: Wang, Jiuqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Geometry of the Set of Equivalent Linear Neural Networks
von: Shewchuk, Jonathan Richard, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Predicting Outcomes in Video Games with Long Short Term Memory Networks
von: Chulajata, Kittimate, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Structure-Preserving Physics-Informed Neural Networks With Energy or Lyapunov Structure
von: Chu, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Convergence and Emergence of In-Context Reinforcement Learning with Chain of Thought
von: Xie, Zixuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Physics-embedded Fourier Neural Network for Partial Differential Equations
von: Xu, Qingsong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Investigating KAN-Based Physics-Informed Neural Networks for EMI/EMC Simulations
von: Qian, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Physics-informed Neural Networks: A Survey
von: Torres, Edgar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Framework for Adaptive Stabilisation of Nonlinear Stochastic Systems
von: Siriya, Seth, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Non-Asymptotic Bounds for Closed-Loop Identification of Unstable Nonlinear Stochastic Systems
von: Siriya, Seth, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fourier Feature Pyramids for Physics-Informed Neural Networks
von: Zhao, Brandon, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Quantifying Emergence in Neural Networks: Insights from Pruning and Training Dynamics
von: AlShinaifi, Faisal, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adversarial Attacks to Latent Representations of Distributed Neural Networks in Split Computing
von: Zhang, Milin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Model Based and Physics Informed Deep Learning Neural Network Structures
von: Mohammad-Djafari, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Structured Pruning of Convolutional Neural Networks for Time Series Classification
von: Abdullayev, Javidan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Full-Precision and Ternarised Neural Networks with Tunnel-Diode Activation Functions: Computing and Physics Perspectives
von: McNaughton, Jake, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gabor-Enhanced Physics-Informed Neural Networks for Fast Simulations of Acoustic Wavefields
von: Abedi, Mohammad Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Rethinking Generalization in Graph Neural Networks: A Structural Complexity Perspective
von: Wang, Peiyao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Transfer learning in Scalable Graph Neural Network for Improved Physical Simulation
von: Shen, Siqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)