Classification of high-dimensional data with spiked covariance matrix structure
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Chen, Yin-Jen, Tang, Minh |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2021
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Regression for matrix-valued data via Kronecker products factorization
di: Chen, Yin-Jen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Yin-Jen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Inference on covariance structure in high-dimensional multi-view data
di: Mauri, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mauri, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scale-covariant spiking wavelets
di: Pedersen, Jens Egholm, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pedersen, Jens Egholm, et al.
Pubblicazione: (2026)
Testing for correlation between network structure and high-dimensional node covariates
di: Fuchs-Kreiss, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fuchs-Kreiss, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2025)
Nonlinear spiked covariance matrices and signal propagation in deep neural networks
di: Wang, Zhichao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zhichao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Applying non-negative matrix factorization with covariates to label matrix for classification
di: Satoh, Kenichi
Pubblicazione: (2025)
di: Satoh, Kenichi
Pubblicazione: (2025)
Asymptotics of ultra-high-dimensional generalized spiked sample covariance matrix
di: Seo, Wonjun
Pubblicazione: (2026)
di: Seo, Wonjun
Pubblicazione: (2026)
Permutation recovery of spikes in noisy high-dimensional tensor estimation
di: Arous, Gérard Ben, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Arous, Gérard Ben, et al.
Pubblicazione: (2024)
Low-dimensional embeddings of high-dimensional data
di: de Bodt, Cyril, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: de Bodt, Cyril, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generalized Canonical Correlation Analysis for Classification
di: Shen, Cencheng, et al.
Pubblicazione: (2013)
di: Shen, Cencheng, et al.
Pubblicazione: (2013)
Powerful rank verification for multivariate Gaussian data with any covariance structure
di: Sood, Anav
Pubblicazione: (2025)
di: Sood, Anav
Pubblicazione: (2025)
Information limits and Thouless-Anderson-Palmer equations for spiked matrix models with structured noise
di: Barbier, Jean, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Barbier, Jean, et al.
Pubblicazione: (2024)
Contrastive representations of high-dimensional, structured treatments
di: Andreu, Oriol Corcoll, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Andreu, Oriol Corcoll, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fundamental limits of distributed covariance matrix estimation via a conditional strong data processing inequality
di: Rahmani, Mohammad Reza, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rahmani, Mohammad Reza, et al.
Pubblicazione: (2025)
Latent variable model for high-dimensional point process with structured missingness
di: Sinelnikov, Maksim, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sinelnikov, Maksim, et al.
Pubblicazione: (2024)
Concentration of a sparse Bayesian model with Horseshoe prior in estimating high-dimensional precision matrix
di: Mai, The Tien
Pubblicazione: (2024)
di: Mai, The Tien
Pubblicazione: (2024)
Differentiable architecture search with multi-dimensional attention for spiking neural networks
di: Man, Yilei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Man, Yilei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimal covariance matrix estimation for high-dimensional noise in high-frequency data
di: Chang, Jinyuan, et al.
Pubblicazione: (2018)
di: Chang, Jinyuan, et al.
Pubblicazione: (2018)
How high is `high'? Rethinking the roles of dimensionality in topological data analysis and manifold learning
di: Sansford, Hannah, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sansford, Hannah, et al.
Pubblicazione: (2025)
Sampling-enabled scalable manifold learning unveils the discriminative cluster structure of high-dimensional data
di: Peng, Dehua, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Peng, Dehua, et al.
Pubblicazione: (2024)
Langevin dynamics for high-dimensional optimization: the case of multi-spiked tensor PCA
di: Arous, Gérard Ben, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Arous, Gérard Ben, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fubini Study geometry of representation drift in high dimensional data
di: Tozzi, Arturo
Pubblicazione: (2026)
di: Tozzi, Arturo
Pubblicazione: (2026)
A new model for natural groupings in high-dimensional data
di: Boutin, Mireille, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Boutin, Mireille, et al.
Pubblicazione: (2019)
Adaptive debiased SGD in high-dimensional GLMs with streaming data
di: Han, Ruijian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Han, Ruijian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Preserving clusters and correlations: a dimensionality reduction method for exceptionally high global structure preservation
di: Gildenblat, Jacob, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gildenblat, Jacob, et al.
Pubblicazione: (2025)
Variational empirical Bayes variable selection in high-dimensional logistic regression
di: Tang, Yiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tang, Yiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Prevalidated ridge regression is a highly-efficient drop-in replacement for logistic regression for high-dimensional data
di: Dempster, Angus, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dempster, Angus, et al.
Pubblicazione: (2024)
Latent mixed-effect models for high-dimensional longitudinal data
di: Ong, Priscilla, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ong, Priscilla, et al.
Pubblicazione: (2024)
$Γ$-VAE: Curvature regularized variational autoencoders for uncovering emergent low dimensional geometric structure in high dimensional data
di: Kim, Jason Z., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Jason Z., et al.
Pubblicazione: (2024)
Delayformer: spatiotemporal transformation for predicting high-dimensional dynamics
di: Wang, Zijian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Zijian, et al.
Pubblicazione: (2025)
A new computationally efficient algorithm to solve Feature Selection for Functional Data Classification in high-dimensional spaces
di: Boschi, Tobia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Boschi, Tobia, et al.
Pubblicazione: (2024)
Variable feature weighted fuzzy k-means algorithm for high dimensional data
di: Singh, Vikas, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Singh, Vikas, et al.
Pubblicazione: (2019)
Self-supervised local learning rules learn the hidden hierarchical structure of high-dimensional data
di: Delrocq, Ariane, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Delrocq, Ariane, et al.
Pubblicazione: (2026)
Iteration over event space in time-to-first-spike spiking neural networks for Twitter bot classification
di: Pabian, Mateusz, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pabian, Mateusz, et al.
Pubblicazione: (2024)
Not All LLM-Generated Data Are Equal: Rethinking Data Weighting in Text Classification
di: Kuo, Hsun-Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kuo, Hsun-Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Lecture notes on high-dimensional data
di: Wegner, Sven-Ake
Pubblicazione: (2021)
di: Wegner, Sven-Ake
Pubblicazione: (2021)
PUMA: Efficient Continual Graph Learning for Node Classification with Graph Condensation
di: Liu, Yilun, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Yilun, et al.
Pubblicazione: (2023)
Meta-Learning with Generalized Ridge Regression: High-dimensional Asymptotics, Optimality and Hyper-covariance Estimation
di: Jin, Yanhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jin, Yanhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Unified Bayesian representation for high-dimensional multi-modal biomedical data for small-sample classification
di: Belenguer-Llorens, Albert, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Belenguer-Llorens, Albert, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fractional-order spike-timing-dependent gradient descent for multi-layer spiking neural networks
di: Yang, Yi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Yi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Regression for matrix-valued data via Kronecker products factorization
di: Chen, Yin-Jen, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Inference on covariance structure in high-dimensional multi-view data
di: Mauri, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Scale-covariant spiking wavelets
di: Pedersen, Jens Egholm, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Testing for correlation between network structure and high-dimensional node covariates
di: Fuchs-Kreiss, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Nonlinear spiked covariance matrices and signal propagation in deep neural networks
di: Wang, Zhichao, et al.
Pubblicazione: (2024)