newton-kepler
惑星の運動を予測するよう訓練したTransformerが内部でどんな物理やアルゴリズムを学ぶかを調べる、論文用のコードです。ケプラー的・ニュートン的な法則との関係を探ります。
再現できる小さなissueを選び、AIコーディングエージェントで直してみましょう。
Xで共有ライセンス表記なし
概要
このリポジトリは、論文「From Kepler to Newton: Inductive Biases Guide Learned World Models in Transformers」のコードです。惑星の運動を予測するよう学習したTransformerが内部で何を学ぶのか、ケプラー的な世界モデルとニュートン的な世界モデルのどちらに近いのかを調べます。実験は1次元の正弦波と2次元のケプラー軌道を使い、論文の図を再現する学習スクリプトと解析ノートブックが含まれます。
主な特長
- 分類と回帰のTransformer用学習スクリプト
- 1次元正弦波と2次元ケプラー軌道の実験
- 図の再現と学習過程の解析を行うノートブック
- 全文脈アテンションと局所アテンションの比較
こんな人・用途に
学習された世界モデルや解釈性を研究し、論文の実験を再現・発展させたい研究者向けです。
- アップストリーム
- KindXiaoming/newton-kepler
- GitHubのフォーク
- Guo-astro/newton-kepler
- アップストリームのスター数
- 50
- カテゴリ
- 金融・データ・リサーチ
- ライセンス
- ライセンス表記なしライセンスがない場合、著作者がすべての権利を保持します。コードを再利用する前にアップストリームの作者に確認してください。
- フォーク日
- 2026-02-09
- 同期状態
- 同期済み最終同期 2026-10-19
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