Lifting Architectural Constraints of Injective Flows
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Sorrenson, Peter, Draxler, Felix, Rousselot, Armand, Hummerich, Sander, Zimmermann, Lea, Köthe, Ullrich |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2023
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Learning Distributions on Manifolds with Free-Form Flows
par: Sorrenson, Peter, et autres
Publié: (2023)
par: Sorrenson, Peter, et autres
Publié: (2023)
Free-form Flows: Make Any Architecture a Normalizing Flow
par: Draxler, Felix, et autres
Publié: (2023)
par: Draxler, Felix, et autres
Publié: (2023)
TRADE: Transfer of Distributions between External Conditions with Normalizing Flows
par: Wahl, Stefan, et autres
Publié: (2024)
par: Wahl, Stefan, et autres
Publié: (2024)
Beyond Diagonal Covariance: Flexible Posterior VAEs via Free-Form Injective Flows
par: Sorrenson, Peter, et autres
Publié: (2025)
par: Sorrenson, Peter, et autres
Publié: (2025)
Split-Flows: Measure Transport and Information Loss Across Molecular Resolutions
par: Hummerich, Sander, et autres
Publié: (2025)
par: Hummerich, Sander, et autres
Publié: (2025)
Show Me What You Don't Know: Efficient Sampling from Invariant Sets for Model Validation
par: Rousselot, Armand, et autres
Publié: (2026)
par: Rousselot, Armand, et autres
Publié: (2026)
On the Universality of Volume-Preserving and Coupling-Based Normalizing Flows
par: Draxler, Felix, et autres
Publié: (2024)
par: Draxler, Felix, et autres
Publié: (2024)
Learning Distances from Data with Normalizing Flows and Score Matching
par: Sorrenson, Peter, et autres
Publié: (2024)
par: Sorrenson, Peter, et autres
Publié: (2024)
From Core to Detail: Unsupervised Disentanglement with Entropy-Ordered Flows
par: Galperin, Daniel, et autres
Publié: (2026)
par: Galperin, Daniel, et autres
Publié: (2026)
Analyzing Generative Models by Manifold Entropic Metrics
par: Galperin, Daniel, et autres
Publié: (2024)
par: Galperin, Daniel, et autres
Publié: (2024)
Breaking the Simplification Bottleneck in Amortized Neural Symbolic Regression
par: Saegert, Paul, et autres
Publié: (2026)
par: Saegert, Paul, et autres
Publié: (2026)
BayesFlow: Learning complex stochastic models with invertible neural networks
par: Radev, Stefan T., et autres
Publié: (2020)
par: Radev, Stefan T., et autres
Publié: (2020)
Generative Invertible Quantum Neural Networks
par: Rousselot, Armand, et autres
Publié: (2023)
par: Rousselot, Armand, et autres
Publié: (2023)
OOD Detection with immature Models
par: Montazeran, Behrooz, et autres
Publié: (2025)
par: Montazeran, Behrooz, et autres
Publié: (2025)
Detecting Model Misspecification in Amortized Bayesian Inference with Neural Networks: An Extended Investigation
par: Schmitt, Marvin, et autres
Publié: (2024)
par: Schmitt, Marvin, et autres
Publié: (2024)
Diffusion Models in Simulation-Based Inference: A Tutorial Review
par: Arruda, Jonas, et autres
Publié: (2025)
par: Arruda, Jonas, et autres
Publié: (2025)
Towards Context-Aware Domain Generalization: Understanding the Benefits and Limits of Marginal Transfer Learning
par: Müller, Jens, et autres
Publié: (2023)
par: Müller, Jens, et autres
Publié: (2023)
Consistency Models for Scalable and Fast Simulation-Based Inference
par: Schmitt, Marvin, et autres
Publié: (2023)
par: Schmitt, Marvin, et autres
Publié: (2023)
Injectivity of ReLU-layers: Tools from Frame Theory
par: Haider, Daniel, et autres
Publié: (2024)
par: Haider, Daniel, et autres
Publié: (2024)
Sensitivity-Aware Amortized Bayesian Inference
par: Elsemüller, Lasse, et autres
Publié: (2023)
par: Elsemüller, Lasse, et autres
Publié: (2023)
Injective flows for star-like manifolds
par: Negri, Marcello Massimo, et autres
Publié: (2024)
par: Negri, Marcello Massimo, et autres
Publié: (2024)
Bi-Lipschitz Autoencoder With Injectivity Guarantee
par: Zhan, Qipeng, et autres
Publié: (2026)
par: Zhan, Qipeng, et autres
Publié: (2026)
Leveraging Self-Consistency for Data-Efficient Amortized Bayesian Inference
par: Schmitt, Marvin, et autres
Publié: (2023)
par: Schmitt, Marvin, et autres
Publié: (2023)
Language Models are Injective and Hence Invertible
par: Nikolaou, Giorgos, et autres
Publié: (2025)
par: Nikolaou, Giorgos, et autres
Publié: (2025)
Beyond Accuracy: Are Time Series Foundation Models Well-Calibrated?
par: Adler, Coen, et autres
Publié: (2025)
par: Adler, Coen, et autres
Publié: (2025)
Sampling for Model Predictive Trajectory Planning in Autonomous Driving using Normalizing Flows
par: Rabenstein, Georg, et autres
Publié: (2024)
par: Rabenstein, Georg, et autres
Publié: (2024)
On the (Non) Injectivity of Piecewise Linear Janossy Pooling
par: Reshef, Ilai, et autres
Publié: (2025)
par: Reshef, Ilai, et autres
Publié: (2025)
Parallel Token Prediction for Language Models
par: Draxler, Felix, et autres
Publié: (2025)
par: Draxler, Felix, et autres
Publié: (2025)
Calibrated Test-Time Guidance for Bayesian Inference
par: Geyfman, Daniel, et autres
Publié: (2026)
par: Geyfman, Daniel, et autres
Publié: (2026)
Simple, Fast and Efficient Injective Manifold Density Estimation with Random Projections
par: Amin, Ahmad Ayaz, et autres
Publié: (2025)
par: Amin, Ahmad Ayaz, et autres
Publié: (2025)
Inverting Non-Injective Functions with Twin Neural Network Regression
par: Wetzel, Sebastian J.
Publié: (2026)
par: Wetzel, Sebastian J.
Publié: (2026)
Injectivity capacity of ReLU gates
par: Stojnic, Mihailo
Publié: (2024)
par: Stojnic, Mihailo
Publié: (2024)
The Principle of Uncertain Maximum Entropy
par: Bogert, Kenneth, et autres
Publié: (2023)
par: Bogert, Kenneth, et autres
Publié: (2023)
Variational Control for Guidance in Diffusion Models
par: Pandey, Kushagra, et autres
Publié: (2025)
par: Pandey, Kushagra, et autres
Publié: (2025)
Complexity of Injectivity and Verification of ReLU Neural Networks
par: Froese, Vincent, et autres
Publié: (2024)
par: Froese, Vincent, et autres
Publié: (2024)
Sharpness-Aware Poisoning: Enhancing Transferability of Injective Attacks on Recommender Systems
par: Xie, Junsong, et autres
Publié: (2026)
par: Xie, Junsong, et autres
Publié: (2026)
On the Injective Norm of Sums of Random Tensors and the Moments of Gaussian Chaoses
par: Aden-Ali, Ishaq
Publié: (2025)
par: Aden-Ali, Ishaq
Publié: (2025)
Can we ease the Injectivity Bottleneck on Lorentzian Manifolds for Graph Neural Networks?
par: Srinivasan, Srinitish, et autres
Publié: (2025)
par: Srinivasan, Srinitish, et autres
Publié: (2025)
Hierarchical Variational Policies for Reward-Guided Diffusion
par: Pandey, Kushagra, et autres
Publié: (2026)
par: Pandey, Kushagra, et autres
Publié: (2026)
Injectivity of ReLU networks: perspectives from statistical physics
par: Maillard, Antoine, et autres
Publié: (2023)
par: Maillard, Antoine, et autres
Publié: (2023)
Documents similaires
-
Learning Distributions on Manifolds with Free-Form Flows
par: Sorrenson, Peter, et autres
Publié: (2023) -
Free-form Flows: Make Any Architecture a Normalizing Flow
par: Draxler, Felix, et autres
Publié: (2023) -
TRADE: Transfer of Distributions between External Conditions with Normalizing Flows
par: Wahl, Stefan, et autres
Publié: (2024) -
Beyond Diagonal Covariance: Flexible Posterior VAEs via Free-Form Injective Flows
par: Sorrenson, Peter, et autres
Publié: (2025) -
Split-Flows: Measure Transport and Information Loss Across Molecular Resolutions
par: Hummerich, Sander, et autres
Publié: (2025)