The Numerical Stability of Hyperbolic Representation Learning
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Mishne, Gal, Wan, Zhengchao, Wang, Yusu, Yang, Sheng |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2022
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Elucidating Flow Matching ODE Dynamics with Respect to Data Geometries and Denoisers
von: Wan, Zhengchao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wan, Zhengchao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Comparing Graph Transformers via Positional Encodings
von: Black, Mitchell, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Black, Mitchell, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Approximating Numerical Fluxes Using Fourier Neural Operators for Hyperbolic Conservation Laws
von: Kim, Taeyoung, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kim, Taeyoung, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Singularity Formation: Synergy in Theoretical, Numerical and Machine Learning Approaches
von: Wang, Yixuan
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Yixuan
Veröffentlicht: (2026)
A PDE-based Explanation of Extreme Numerical Sensitivities and Edge of Stability in Training Neural Networks
von: Sun, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Sun, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Artifacts of Numerical Integration in Learning Dynamical Systems
von: Lu, Bing-Ze, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lu, Bing-Ze, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stabilizing Physics-Informed Consistency Models via Structure-Preserving Training
von: Chang, Che-Chia, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chang, Che-Chia, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Recent and Upcoming Developments in Randomized Numerical Linear Algebra for Machine Learning
von: Dereziński, Michał, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dereziński, Michał, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive-Growth Randomized Neural Networks for Level-Set Computation of Multivalued Nonlinear First-Order PDEs with Hyperbolic Characteristics
von: Dang, Haoning, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dang, Haoning, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Fuzzy PyTorch: Rapid Numerical Variability Evaluation for Deep Learning Models
von: Gonzalez-Pepe, Inés, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gonzalez-Pepe, Inés, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Supervised and Unsupervised Neural Network Solver for First Order Hyperbolic Nonlinear PDEs
von: Baba, Zakaria, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Baba, Zakaria, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Weak Physics Informed Neural Networks for Geometry Compatible Hyperbolic Conservation Laws on Manifolds
von: Zhou, Hanfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Hanfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Machine Learning Based Optimization Workflow for Tuning Numerical Settings of Differential Equation Solvers for Boundary Value Problems
von: Victor, Viny Saajan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Victor, Viny Saajan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Numerical Error Analysis of Large Language Models
von: Budzinskiy, Stanislav, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Budzinskiy, Stanislav, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Parallel-in-Time Probabilistic Numerical ODE Solvers
von: Bosch, Nathanael, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bosch, Nathanael, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Power Transform Revisited: Numerically Stable, and Federated
von: Xu, Xuefeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xu, Xuefeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Numerical Considerations for the Construction of Karhunen-Loève Expansions
von: Safta, Cosmin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Safta, Cosmin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Don't Fix the Basis -- Learn It: Spectral Representation with Adaptive Basis Learning for PDEs
von: Zhao, Xuxiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhao, Xuxiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Deep adaptive sampling for surrogate modeling without labeled data
von: Wang, Xili, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Xili, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Discrete Differential Principle for Continuous Smooth Function Representation
von: Wang, Guoyou, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Guoyou, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Blending Neural Operators and Relaxation Methods in PDE Numerical Solvers
von: Zhang, Enrui, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zhang, Enrui, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Stabilizing and Solving Unique Continuation Problems by Parameterizing Data and Learning Finite Element Solution Operators
von: Burman, Erik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Burman, Erik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Pychop: Emulating Low-Precision Arithmetic in Numerical Methods and Neural Networks
von: Carson, Erin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Carson, Erin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Accelerating Natural Gradient Descent for PINNs with Randomized Numerical Linear Algebra
von: Bioli, Ivan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bioli, Ivan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adversarial Adaptive Sampling: Unify PINN and Optimal Transport for the Approximation of PDEs
von: Tang, Kejun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Tang, Kejun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Escaping Spectral Bias without Backpropagation: Fast Implicit Neural Representations with Extreme Learning Machines
von: Cho, Woojin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cho, Woojin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Bit-Accurate Modeling of GPU Matrix Multiply-Accumulate Units: Demystifying Numerical Discrepancy and Accuracy
von: Xie, Peichen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xie, Peichen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Explaining GNN Explanations with Edge Gradients
von: He, Jesse, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Jesse, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptive-Distribution Randomized Neural Networks for PDEs: A Low-Dimensional Distribution-Learning Framework
von: Yang, You, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yang, You, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Accelerating Legacy Numerical Solvers by Non-intrusive Gradient-based Meta-solving
von: Arisaka, Sohei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Arisaka, Sohei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Propagating Model Uncertainty through Filtering-based Probabilistic Numerical ODE Solvers
von: Yao, Dingling, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yao, Dingling, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Numerical Analysis of HiPPO-LegS ODE for Deep State Space Models
von: Park, Jaesung R., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Park, Jaesung R., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Monte Carlo Neural PDE Solver for Learning PDEs via Probabilistic Representation
von: Zhang, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Numerical Analysis of Stabilization for Random Hyperbolic Systems of Conservation Laws
von: Chu, Shaoshuai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chu, Shaoshuai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient Numerical Integration in Reproducing Kernel Hilbert Spaces via Leverage Scores Sampling
von: Chatalic, Antoine, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chatalic, Antoine, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Numerical Fragility in Transformers: A Layer-wise Theory for Explaining, Forecasting, and Mitigating Instability
von: Baek, Jinwoo
Veröffentlicht: (2025)
von: Baek, Jinwoo
Veröffentlicht: (2025)
Stabilizing PDE--ML coupled systems
von: Qadeer, Saad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qadeer, Saad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Coupling the reduced-order model and the generative model for an importance sampling estimator
von: Wan, Xiaoliang, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Wan, Xiaoliang, et al.
Veröffentlicht: (2019)
Numerical simulation of transient heat conduction with moving heat source using Physics Informed Neural Networks
von: Kalyan, Anirudh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kalyan, Anirudh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Distances for Markov Chains, and Their Differentiation
von: Brugère, Tristan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Brugère, Tristan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
Elucidating Flow Matching ODE Dynamics with Respect to Data Geometries and Denoisers
von: Wan, Zhengchao, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Comparing Graph Transformers via Positional Encodings
von: Black, Mitchell, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Approximating Numerical Fluxes Using Fourier Neural Operators for Hyperbolic Conservation Laws
von: Kim, Taeyoung, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Singularity Formation: Synergy in Theoretical, Numerical and Machine Learning Approaches
von: Wang, Yixuan
Veröffentlicht: (2026) -
A PDE-based Explanation of Extreme Numerical Sensitivities and Edge of Stability in Training Neural Networks
von: Sun, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2022)