Controlling the Inductive Bias of Wide Neural Networks by Modifying the Kernel's Spectrum
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Geifman, Amnon, Barzilai, Daniel, Basri, Ronen, Galun, Meirav |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2023
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Querying Kernel Methods Suffices for Reconstructing their Training Data
di: Barzilai, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Barzilai, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
When Is Compositional Reasoning Learnable from Verifiable Rewards?
di: Barzilai, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Barzilai, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2026)
Leveraging Image Matching Toward End-to-End Relative Camera Pose Regression
di: Khatib, Fadi, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Khatib, Fadi, et al.
Pubblicazione: (2022)
On the Reconstruction of Training Data from Group Invariant Networks
di: Elbaz, Ran, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Elbaz, Ran, et al.
Pubblicazione: (2024)
RESfM: Robust Deep Equivariant Structure from Motion
di: Khatib, Fadi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Khatib, Fadi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generalization in Kernel Regression Under Realistic Assumptions
di: Barzilai, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Barzilai, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2023)
GSVisLoc: Generalizable Visual Localization for Gaussian Splatting Scene Representations
di: Khatib, Fadi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Khatib, Fadi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Consensus Learning with Deep Sets for Essential Matrix Estimation
di: Moran, Dror, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Moran, Dror, et al.
Pubblicazione: (2024)
SpectralNet: Spectral Clustering using Deep Neural Networks
di: Shaham, Uri, et al.
Pubblicazione: (2018)
di: Shaham, Uri, et al.
Pubblicazione: (2018)
Likelihood Training of Cascaded Diffusion Models via Hierarchical Volume-preserving Maps
di: Li, Henry, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Henry, et al.
Pubblicazione: (2025)
Rethinking Inductive Bias in Geographically Neural Network Weighted Regression
di: Chen, Zhenyuan
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Zhenyuan
Pubblicazione: (2025)
Interpolated-MLPs: Controllable Inductive Bias
di: Wu, Sean, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Sean, et al.
Pubblicazione: (2024)
Frequency Regularization: Unveiling the Spectral Inductive Bias of Deep Neural Networks
di: Lu, Jiahao
Pubblicazione: (2025)
di: Lu, Jiahao
Pubblicazione: (2025)
Joint Diffusion Processes as an Inductive Bias in Sheaf Neural Networks
di: Caralt, Ferran Hernandez, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Caralt, Ferran Hernandez, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Relational Inductive Bias for Dimensional Abstraction in Neural Networks
di: Campbell, Declan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Campbell, Declan, et al.
Pubblicazione: (2024)
When Models Don't Collapse: On the Consistency of Iterative MLE
di: Barzilai, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Barzilai, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Limitations of SGD for Multi-Index Models Beyond Statistical Queries
di: Barzilai, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Barzilai, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2026)
Teasing Apart Architecture and Initial Weights as Sources of Inductive Bias in Neural Networks
di: Bencomo, Gianluca, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bencomo, Gianluca, et al.
Pubblicazione: (2025)
Compositional Sparsity as an Inductive Bias for Neural Architecture Design
di: Lin, Hongyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lin, Hongyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
FFN Fusion: Rethinking Sequential Computation in Large Language Models
di: Bercovich, Akhiad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bercovich, Akhiad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Conformal Inductive Graph Neural Networks
di: Zargarbashi, Soroush H., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zargarbashi, Soroush H., et al.
Pubblicazione: (2024)
Beyond ReLU: How Activations Affect Neural Kernels and Random Wide Networks
di: Holzmüller, David, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Holzmüller, David, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dataset Difficulty and the Role of Inductive Bias
di: Kwok, Devin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kwok, Devin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Exact Computation of Inductive Bias
di: Boopathy, Akhilan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Boopathy, Akhilan, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Road to Learning Explainable Inverse Kinematic Models: Graph Neural Networks as Inductive Bias for Symbolic Regression
di: Pandey, Pravin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pandey, Pravin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Data Distributional Properties As Inductive Bias for Systematic Generalization
di: del Rio, Felipe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: del Rio, Felipe, et al.
Pubblicazione: (2025)
Simple Relative Deviation Bounds for Covariance and Gram Matrices
di: Barzilai, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Barzilai, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Confirmation Bias in Gaussian Mixture Models
di: Balanov, Amnon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Balanov, Amnon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Theoretical Investigation on Inductive Bias of Isolation Forest
di: Zheng, Qin-Cheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zheng, Qin-Cheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Inductive Gradient Adjustment For Spectral Bias In Implicit Neural Representations
di: Shi, Kexuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shi, Kexuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Characterising the Inductive Biases of Neural Networks on Boolean Data
di: Mingard, Chris, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mingard, Chris, et al.
Pubblicazione: (2025)
Graph Classification with GNNs: Optimisation, Representation and Inductive Bias
di: a, P. Krishna Kumar, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: a, P. Krishna Kumar, et al.
Pubblicazione: (2024)
Explaining Grokking in Transformers through the Lens of Inductive Bias
di: Singh, Jaisidh, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Singh, Jaisidh, et al.
Pubblicazione: (2026)
Shaping Inductive Bias in Diffusion Models through Frequency-Based Noise Control
di: Jiralerspong, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiralerspong, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Identifying and Evaluating Inactive Heads in Pretrained LLMs
di: Sandoval-Segura, Pedro, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sandoval-Segura, Pedro, et al.
Pubblicazione: (2025)
Graph Kernel Neural Networks
di: Cosmo, Luca, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Cosmo, Luca, et al.
Pubblicazione: (2021)
Beyond Benign Overfitting in Nadaraya-Watson Interpolators
di: Barzilai, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Barzilai, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Compositional Inductive Invariant Based Verification of Neural Network Controlled Systems
di: Zhou, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhou, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Structural Disentanglement in Bilinear MLPs via Architectural Inductive Bias
di: Nema, Ojasva, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nema, Ojasva, et al.
Pubblicazione: (2026)
Extending Puzzle for Mixture-of-Experts Reasoning Models with Application to GPT-OSS Acceleration
di: Bercovich, Akhiad, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bercovich, Akhiad, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Querying Kernel Methods Suffices for Reconstructing their Training Data
di: Barzilai, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025) -
When Is Compositional Reasoning Learnable from Verifiable Rewards?
di: Barzilai, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Leveraging Image Matching Toward End-to-End Relative Camera Pose Regression
di: Khatib, Fadi, et al.
Pubblicazione: (2022) -
On the Reconstruction of Training Data from Group Invariant Networks
di: Elbaz, Ran, et al.
Pubblicazione: (2024) -
RESfM: Robust Deep Equivariant Structure from Motion
di: Khatib, Fadi, et al.
Pubblicazione: (2024)