Hopfield Networks / Associative Memory / Kernel methods / Dynamical Systems / Information Geometry
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Jun 13
𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗱𝘆𝗻𝗮𝗺𝗶𝗰𝗮𝗹 𝘀𝘆𝘀𝘁𝗲𝗺𝘀 𝗶𝘀 𝗵𝗮𝗿𝗱
But lots of progress being made; this one looks very interesting.
arxiv.org/abs/2604.24662
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Jun 13
Our paper has been accepted to IEICE Transactions on Information and Systems.
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Jun 13
はてなブログに投稿しました
『統計的学習理論』の第1章のメモ：2値判別問題におけるベイズ規則とベイズ誤差について - 備忘録 tam5917.hatenablog.com/entry…
#はてなブログ
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Jun 4
New preprint on arXiv!
"Continual Learning in Modern Hopfield Networks with an Application to Diffusion Models" w/ M. Oizumi (@oizumim), R. Karakida
Hopfield energy = an internal indicator of forgetting in diffusion models, and a criterion for replay.
🔗 arxiv.org/abs/2605.27975
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SSL特徴量空間での声質変換をGMMでやっています
@tanabun_ の仕事です
Jun 11
Tomoya Tanabu, Hiroshi Nishijima, Daisuke Saito, Nobuaki Minematsu, "SSL-GMMVC: Interpretable Voice Conversion via Locally Linear GMM Transforms in Self-Supervised Representation Space," arxiv.org/abs/2606.10317
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mat retweeted
Jun 10
Complex-valuedなDNNを最適化するとき、PyTorchのAdamでは複素数の実部と虚部でそれぞれ最適化を行いますが、それは望ましくありません。
理論的に正しい最適化を行えるComplex Adam/AdamWがなさそうだったので作りました。
いずれPyPIにpublishします。
github.com/y-chan/torch-cada…
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Jun 10
Useful Inequalitiesの現在のバージョンは 0.44 · January 27, 2026 lkozma.net/inequalities_chea…
16 Feb 2022
Useful Inequalities の 現在のバージョンは v0.36 · August 10, 2021 lkozma.net/inequalities_chea…
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