Buchumschlag

Applications of No-Collision Transportation Maps in Manifold Learning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Negrini, Elisa, Nurbekyan, Levon
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2023
Schlagworte:	Machine Learning Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Manifold Learning for Hyperspectral Images
von: Harkat, Fethi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Harnessing Data Asymmetry: Manifold Learning in the Finsler World
von: Dagès, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Application of Disentanglement to Map Registration Problem
von: Song, Hae Jin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning on the Manifold: Unlocking Standard Diffusion Transformers with Representation Encoders
von: Kumar, Amandeep, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Conditional Unbalanced Optimal Transport Maps: An Outlier-Robust Framework for Conditional Generative Modeling
von: Yoon, Jiwoo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ManifoldGD: Training-Free Hierarchical Manifold Guidance for Diffusion-Based Dataset Distillation
von: Roy, Ayush, et al.
Veröffentlicht: (2026)

NLML-HPE: Head Pose Estimation with Limited Data via Manifold Learning
von: Ghafourian, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Flows and Diffusions on the Neural Manifold
von: Saragih, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Feedback Alignment Meets Low-Rank Manifolds: A Structured Recipe for Local Learning
von: Roy, Arani, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Manifold Hypothesis for Gradient-Based Explanations
von: Bordt, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Shallow Signed Distance Functions for Kinematic Collision Bodies
von: Akar, Osman, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Manifold Representation of the Key in Vision Transformers
von: Meng, Li, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PseudoMapTrainer: Learning Online Mapping without HD Maps
von: Löwens, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SpaceMesh: A Continuous Representation for Learning Manifold Surface Meshes
von: Shen, Tianchang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Histopathology Image Normalization via Latent Manifold Compaction
von: Zhang, Xiaolong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Modality Alignment across Trees on Heterogeneous Hyperbolic Manifolds
von: Wu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Affordance Labeling and Exploration: A Manifold-Based Approach
von: Özçil, İsmail, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ShrinkBox: Backdoor Attack on Object Detection to Disrupt Collision Avoidance in Machine Learning-based Advanced Driver Assistance Systems
von: Shahzad, Muhammad Zaeem, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Steer Away From Mode Collisions: Improving Composition In Diffusion Models
von: Dutta, Debottam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LAKD-Activation Mapping Distillation Based on Local Learning
von: Zhang, Yaoze, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Challenging the Black Box: A Comprehensive Evaluation of Attribution Maps of CNN Applications in Agriculture and Forestry
von: Nieradzik, Lars, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Derivative-Free Diffusion Manifold-Constrained Gradient for Unified XAI
von: Kim, Won Jun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Interpretable Dimensionality Reduction by Feature Preserving Manifold Approximation and Projection
von: Yang, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2022)

SECURE: Stable Early Collision Understanding via Robust Embeddings in Autonomous Driving
von: Wang, Wenjing, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fine-Scale Soil Mapping in Alaska with Multimodal Machine Learning
von: Lin, Yijun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Learning for Remote Sensing to Improve Flood Inundation Mapping
von: Bhattarai, Yogesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Activation Map Compression through Tensor Decomposition for Deep Learning
von: Nguyen, Le-Trung, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Deepfake Detective: Interpreting Neural Forensics Through Sparse Features and Manifolds
von: Sahoo, Subramanyam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Varying Manifolds in Diffusion: From Time-varying Geometries to Visual Saliency
von: Chen, Junhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Geometric Unification of Generative AI with Manifold-Probabilistic Projection Models
von: Bar, Leah, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Optimal Transport-driven Approach for Cultivating Latent Space in Online Incremental Learning
von: Tran, Quyen, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Optimal Transport-based Domain Alignment as a Preprocessing Step for Federated Learning
von: Pereira, Luiz Manella, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Multi-Manifold Embedding for Out-Of-Distribution Detection
von: Li, Jeng-Lin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning 3D Scene Analogies with Neural Contextual Scene Maps
von: Kim, Junho, et al.
Veröffentlicht: (2025)

UM3: Unsupervised Map to Map Matching
von: Ying, Chaolong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MIND: Decoupling Model-Induced Label Noise via Latent Manifold Disentanglement
von: Ren, Dayong
Veröffentlicht: (2026)

Saddle-Free Guidance: Improved On-Manifold Sampling without Labels or Additional Training
von: Yeats, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Measuring Feature Dependency of Neural Networks by Collapsing Feature Dimensions in the Data Manifold
von: Jin, Yinzhu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PLOT-TAL: Prompt Learning with Optimal Transport for Few-Shot Temporal Action Localization
von: Fish, Edward, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Globally Scalable Glacier Mapping by Deep Learning Matches Expert Delineation Accuracy
von: Maslov, Konstantin A., et al.
Veröffentlicht: (2024)