Lecture notes: From Gaussian processes to feature learning
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Helias, Moritz, Lindner, Javed, Schutzeichel, Lars, Ringel, Zohar |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2026
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Critical feature learning in deep neural networks
par: Fischer, Kirsten, et autres
Publié: (2024)
par: Fischer, Kirsten, et autres
Publié: (2024)
Renormalization group for deep neural networks: Universality of learning and scaling laws
par: Coppola, Gorka Peraza, et autres
Publié: (2025)
par: Coppola, Gorka Peraza, et autres
Publié: (2025)
Dynamics of neural scaling laws in random feature regression with powerlaw-distributed kernel eigenvalues
par: Kramp, Jakob, et autres
Publié: (2026)
par: Kramp, Jakob, et autres
Publié: (2026)
From Kernels to Features: A Multi-Scale Adaptive Theory of Feature Learning
par: Rubin, Noa, et autres
Publié: (2025)
par: Rubin, Noa, et autres
Publié: (2025)
Applications of Statistical Field Theory in Deep Learning
par: Ringel, Zohar, et autres
Publié: (2025)
par: Ringel, Zohar, et autres
Publié: (2025)
A unified theory of feature learning in RNNs and DNNs
par: Bauer, Jan P., et autres
Publié: (2026)
par: Bauer, Jan P., et autres
Publié: (2026)
Algorithmic Task Capture, Computational Complexity, and Inductive Bias of Infinite Transformers
par: Davidovich, Orit, et autres
Publié: (2026)
par: Davidovich, Orit, et autres
Publié: (2026)
Demystifying Spectral Bias on Real-World Data
par: Lavie, Itay, et autres
Publié: (2024)
par: Lavie, Itay, et autres
Publié: (2024)
Towards Understanding Inductive Bias in Transformers: A View From Infinity
par: Lavie, Itay, et autres
Publié: (2024)
par: Lavie, Itay, et autres
Publié: (2024)
Linking Network and Neuron-level Correlations by Renormalized Field Theory
par: Dick, Michael, et autres
Publié: (2023)
par: Dick, Michael, et autres
Publié: (2023)
Grokking as a First Order Phase Transition in Two Layer Networks
par: Rubin, Noa, et autres
Publié: (2023)
par: Rubin, Noa, et autres
Publié: (2023)
Effect of Synaptic Heterogeneity on Neuronal Coordination
par: Layer, Moritz, et autres
Publié: (2023)
par: Layer, Moritz, et autres
Publié: (2023)
Reduction of interaction order in hard combinatorial optimization via conditionally independent degrees of freedom
par: Ciobanu, Alexandru, et autres
Publié: (2025)
par: Ciobanu, Alexandru, et autres
Publié: (2025)
Field theory for optimal signal propagation in ResNets
par: Fischer, Kirsten, et autres
Publié: (2023)
par: Fischer, Kirsten, et autres
Publié: (2023)
Graph Neural Networks Do Not Always Oversmooth
par: Epping, Bastian, et autres
Publié: (2024)
par: Epping, Bastian, et autres
Publié: (2024)
Statistical physics through the lens of real-space mutual information
par: Gökmen, Doruk Efe, et autres
Publié: (2021)
par: Gökmen, Doruk Efe, et autres
Publié: (2021)
Wilsonian Renormalization of Neural Network Gaussian Processes
par: Howard, Jessica N., et autres
Publié: (2024)
par: Howard, Jessica N., et autres
Publié: (2024)
Beyond-mean-field fluctuations for the solution of constraint satisfaction problems
par: Foos, Niklas, et autres
Publié: (2025)
par: Foos, Niklas, et autres
Publié: (2025)
Compression theory for inhomogeneous systems
par: Gökmen, Doruk Efe, et autres
Publié: (2023)
par: Gökmen, Doruk Efe, et autres
Publié: (2023)
Pattern Expansion of Spin Glasses
par: Shen, Mutian, et autres
Publié: (2026)
par: Shen, Mutian, et autres
Publié: (2026)
Many-body mobility edges in one dimension revealed by efficient and interpretable feature-based learning with Kolmogorov-Arnold Networks
par: Dai, Siqi, et autres
Publié: (2026)
par: Dai, Siqi, et autres
Publié: (2026)
Impact of heavy-tailed synaptic strength distributions on self-sustained activity in networks of spiking neurons
par: Tönjes, Ralf, et autres
Publié: (2026)
par: Tönjes, Ralf, et autres
Publié: (2026)
Generative random latent features models and statistics of natural images
par: Fleig, Philipp, et autres
Publié: (2022)
par: Fleig, Philipp, et autres
Publié: (2022)
Microscopic and collective signatures of feature learning in neural networks
par: Corti, Andrea, et autres
Publié: (2025)
par: Corti, Andrea, et autres
Publié: (2025)
A note on the dynamics of extended-context disordered kinetic spin models
par: Zavatone-Veth, Jacob A., et autres
Publié: (2025)
par: Zavatone-Veth, Jacob A., et autres
Publié: (2025)
Optimizing p-spin models through hypergraph neural networks and deep reinforcement learning
par: Zeng, Li, et autres
Publié: (2026)
par: Zeng, Li, et autres
Publié: (2026)
Furutsu-Novikov--like cross-correlation--response relations for systems driven by shot noise
par: Stubenrauch, Jakob, et autres
Publié: (2024)
par: Stubenrauch, Jakob, et autres
Publié: (2024)
Asymptotics of feature learning in two-layer networks after one gradient-step
par: Cui, Hugo, et autres
Publié: (2024)
par: Cui, Hugo, et autres
Publié: (2024)
Adaptive kernel predictors from feature-learning infinite limits of neural networks
par: Lauditi, Clarissa, et autres
Publié: (2025)
par: Lauditi, Clarissa, et autres
Publié: (2025)
Tree tensor networks for many-body localization in two dimensions
par: Humpert, Lars, et autres
Publié: (2025)
par: Humpert, Lars, et autres
Publié: (2025)
Unsupervised machine learning for supercooled liquids
par: Qiu, Yunrui, et autres
Publié: (2024)
par: Qiu, Yunrui, et autres
Publié: (2024)
The impact of physicochemical features of carbon electrodes on the capacitive performance of supercapacitors: A machine learning approach
par: Mishra, Sachit, et autres
Publié: (2022)
par: Mishra, Sachit, et autres
Publié: (2022)
Localization and Dynamics in One-dimensional and Two-dimensional Gaussian Disordered Quantum Spin Systems
par: Guo, Dongyan, et autres
Publié: (2024)
par: Guo, Dongyan, et autres
Publié: (2024)
A cost-effective strategy of enhancing machine learning potentials by transfer learning from a multicomponent dataset on ænet-PyTorch
par: Aisnadaa, An Niza El, et autres
Publié: (2024)
par: Aisnadaa, An Niza El, et autres
Publié: (2024)
Quantum and classical processing with photonic quantum machine learning
par: Carreño, J. C. López, et autres
Publié: (2026)
par: Carreño, J. C. López, et autres
Publié: (2026)
Phase transitions from linear to nonlinear information processing in neural networks
par: Matsumura, Masaya, et autres
Publié: (2025)
par: Matsumura, Masaya, et autres
Publié: (2025)
Machine learning of phases and structures for model systems in physics
par: Bayo, Djenabou, et autres
Publié: (2024)
par: Bayo, Djenabou, et autres
Publié: (2024)
Liquid and solid layers in a thermal deep learning machine
par: Huang, Gang, et autres
Publié: (2025)
par: Huang, Gang, et autres
Publié: (2025)
Classes of non-Gaussian random matrices: long-range eigenvalue correlations and non-ergodic extended eigenvectors
par: Baron, Joseph W.
Publié: (2025)
par: Baron, Joseph W.
Publié: (2025)
Topological mechanical neural networks as classifiers through in situ backpropagation learning
par: Li, Shuaifeng, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Shuaifeng, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Critical feature learning in deep neural networks
par: Fischer, Kirsten, et autres
Publié: (2024) -
Renormalization group for deep neural networks: Universality of learning and scaling laws
par: Coppola, Gorka Peraza, et autres
Publié: (2025) -
Dynamics of neural scaling laws in random feature regression with powerlaw-distributed kernel eigenvalues
par: Kramp, Jakob, et autres
Publié: (2026) -
From Kernels to Features: A Multi-Scale Adaptive Theory of Feature Learning
par: Rubin, Noa, et autres
Publié: (2025) -
Applications of Statistical Field Theory in Deep Learning
par: Ringel, Zohar, et autres
Publié: (2025)