Physique - Systèmes désordonnés et réseaux neuronaux

Cet article parle des propriétés cachées, un peu comme des fractales, dans les structures communautaires des réseaux complexes.

Une étude révèle comment observer des fermions libres influence leur dynamique quantique.

De nouveaux principes ouvrent la voie à l'étude de matériaux non hermitiens sans effets indésirables.

Explorer les impacts du désordre sur la pompe de Thouless et les états de Floquet.

Explorer comment la lumière interagit avec les particules et ses effets sur le moment angulaire.

Examiner comment les solides amorphes réagissent sous contrainte à travers le problème d'Eshelby.

Cette étude explore les transitions dans des systèmes complexes en utilisant des statistiques spectrales à longue portée.

Explorer le lien entre les méthodes de partage secret et les systèmes complexes en physique.

Renseigne-toi sur les RBM et leurs applis en analyse de données.

De nouveaux neurones artificiels basés sur le condensat de Bose-Einstein montrent des promesses pour des applications avancées de l'IA.

Cet article parle des défis pour trouver des minima énergétiques locaux dans des systèmes quantiques.

Des recherches montrent comment le dopage modifie les limites de grains dans les matériaux céria-zirconia.

Explorer comment le comportement des moisissures mucilagineuses améliore l'efficacité des réseaux dans des applications du monde réel.

Examiner les réactions des supraconducteurs aux changements brusques de température et de structure énergétique.

Explorer comment le bruit affecte l'enchevêtrement et l'information dans les systèmes quantiques.

Un aperçu de comment les lois d'échelle influencent l'efficacité et la précision des réseaux de neurones.

Un aperçu de comment les impuretés affectent les états topologiques dans les matériaux.

Une méthode utilisant des réflexions ultrasonores pour analyser les structures des matériaux.

Une étude sur les chaînes de spins révèle les effets des champs magnétiques et de l'anisotropie sur la localisation.

Cette étude examine comment les potentiels quasipériodiques affectent la localisation à plusieurs corps.

Les réseaux de Hopfield denses sont super efficaces pour la reconnaissance de motifs, surtout avec des données bruyantes.

Examiner comment l'info change et se propage dans les verres de spin quantiques en utilisant des modèles clés.

Explorer l'importance des matrices aléatoires non hermitiennes dans des systèmes physiques complexes.

Explorer le rôle du recuit quantique dans l'optimisation approximative et ses avantages par rapport aux méthodes classiques.

Enquête sur la façon dont les opérateurs se propagent dans des systèmes many-body désordonnés et interactifs.

Un aperçu des systèmes à bande plate et de leurs caractéristiques uniques en physique.

Recherche sur comment le biais inductif affecte la performance des modèles Transformer.

Examiner comment les matériaux désordonnés réagissent au stress et les implications pour diverses applications.

Un aperçu de l'informatique par réservoir et de ses applications pratiques dans la prédiction de données.

Cet article explore comment le bruit affecte l'activité neuronale dans les réseaux.

Un aperçu de la capacité de mémoire dans les machines à comité en forme d'arbre large et ses implications.

Cet article explore comment les machines à comités en forme d'arbre gèrent la capacité de mémoire avec différentes activations.

Examiner l'entraînement adversarial pour des modèles de machine learning plus robustes face aux attaques.

Des recherches sur les matériaux magnétiques révèlent des parallèles avec le comportement cognitif et le traitement de l'information.

Une étude révèle comment la forme des cellules impacte leur mouvement et leurs interactions dans des environnements denses.

Un aperçu du réseau Hopfield pour un rappel efficace des signaux audio.

Cet article examine comment les conditions initiales influencent le comportement des réseaux de neurones aléatoires.

Cet article parle du flux de gradient stochastique et de son impact sur l'apprentissage des modèles.

Un aperçu de la façon dont les réseaux de Hopfield imitent les processus de mémoire.

Cette étude examine comment les impuretés se déplacent et interagissent dans des environnements complexes.