Salvato in:
| Autori principali: | Veiner, Justin, Alajaji, Fady, Gharesifard, Bahman |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2023
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2308.07233 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Generating Preferential Attachment Graphs via a Pólya Urn with Expanding Colors
di: Singh, Somya, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Singh, Somya, et al.
Pubblicazione: (2023)
Pólya Thresholds Graphs
di: Yu, Jinghan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yu, Jinghan, et al.
Pubblicazione: (2026)
On the Topology of Neural Network Superlevel Sets
di: Gharesifard, Bahman
Pubblicazione: (2026)
di: Gharesifard, Bahman
Pubblicazione: (2026)
Bounds on the Excess Minimum Risk via Generalized Information Divergence Measures
di: Omanwar, Ananya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Omanwar, Ananya, et al.
Pubblicazione: (2025)
Universal Approximation Power of Deep Residual Neural Networks via Nonlinear Control Theory
di: Tabuada, Paulo, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Tabuada, Paulo, et al.
Pubblicazione: (2020)
Neural Lyapunov Function Approximation with Self-Supervised Reinforcement Learning
di: McCutcheon, Luc, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: McCutcheon, Luc, et al.
Pubblicazione: (2025)
Sinkhorn doubly stochastic attention rank decay analysis
di: Lapenna, Michela, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lapenna, Michela, et al.
Pubblicazione: (2026)
Sample Complexity of the Linear Quadratic Regulator: A Reinforcement Learning Lens
di: Moghaddam, Amirreza Neshaei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Moghaddam, Amirreza Neshaei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sample Complexity of Linear Quadratic Regulator Without Initial Stability
di: Moghaddam, Amirreza Neshaei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Moghaddam, Amirreza Neshaei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Localmax dynamics for attention in transformers and its asymptotic behavior
di: Cimetière, Henri, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cimetière, Henri, et al.
Pubblicazione: (2025)
Flexible-step Model Predictive Control based on Generalized Lyapunov Functions
di: Fürnsinn, Annika, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Fürnsinn, Annika, et al.
Pubblicazione: (2022)
Optimal Binary Signaling for a Two Sensor Gaussian MAC Network
di: Sardellitti, Luca, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sardellitti, Luca, et al.
Pubblicazione: (2024)
Lower Bounds on Adversarial Robustness for Multiclass Classification with General Loss Functions
di: Trillos, Camilo Andrés García, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Trillos, Camilo Andrés García, et al.
Pubblicazione: (2025)
Flexible-step MPC for Switched Linear Systems with No Quadratic Common Lyapunov Function
di: Fürnsinn, Annika, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fürnsinn, Annika, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sliding Window Codes: Near-Optimality and Q-Learning for Zero-Delay Coding
di: Cregg, Liam, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Cregg, Liam, et al.
Pubblicazione: (2023)
Communication Complexity of Exact Sampling under Rényi Information
di: Hill, Spencer, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hill, Spencer, et al.
Pubblicazione: (2025)
SLAM as a Stochastic Control Problem with Partial Information: Optimal Solutions and Rigorous Approximations
di: Gusija, Ilir, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gusija, Ilir, et al.
Pubblicazione: (2026)
Evaluating Loss Functions for Graph Neural Networks: Towards Pretraining and Generalization
di: Abbas, Khushnood, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Abbas, Khushnood, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generalization of Geometric Graph Neural Networks with Lipschitz Loss Functions
di: Wang, Zhiyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zhiyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bayesian Nonparametrics: An Alternative to Deep Learning
di: Moraffah, Bahman
Pubblicazione: (2024)
di: Moraffah, Bahman
Pubblicazione: (2024)
Sparse-PGD: A Unified Framework for Sparse Adversarial Perturbations Generation
di: Zhong, Xuyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhong, Xuyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hybrid Adversarial Spectral Loss Conditional Generative Adversarial Networks for Signal Data Augmentation in Ultra-precision Machining Surface Roughness Prediction
di: Shang, Suiyan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shang, Suiyan, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Loss Surfaces of Neural Networks with General Activation Functions
di: Baskerville, Nicholas P., et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Baskerville, Nicholas P., et al.
Pubblicazione: (2020)
A Unified Framework for Tabular Generative Modeling: Loss Functions, Benchmarks, and Improved Multi-objective Bayesian Optimization Approaches
di: Vu, Minh H., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vu, Minh H., et al.
Pubblicazione: (2024)
Loss Functions and Operators Generated by f-Divergences
di: Roulet, Vincent, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Roulet, Vincent, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dictionary-Transform Generative Adversarial Networks
di: Majumdar, Angshul
Pubblicazione: (2025)
di: Majumdar, Angshul
Pubblicazione: (2025)
Generative Adversarial Networks for Resource State Generation
di: Shaik, Shahbaz, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shaik, Shahbaz, et al.
Pubblicazione: (2026)
Nested Inheritance Dynamics
di: Moraffah, Bahman
Pubblicazione: (2024)
di: Moraffah, Bahman
Pubblicazione: (2024)
Mapping the Edge of Chaos: Fractal-Like Boundaries in The Trainability of Decoder-Only Transformer Models
di: Torkamandi, Bahman
Pubblicazione: (2025)
di: Torkamandi, Bahman
Pubblicazione: (2025)
Hellinger loss function for Generative Adversarial Networks
di: Saraceno, Giovanni, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Saraceno, Giovanni, et al.
Pubblicazione: (2025)
Probabilistic Matching of Real and Generated Data Statistics in Generative Adversarial Networks
di: Pilar, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Pilar, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2023)
Generation of non-stationary stochastic fields using Generative Adversarial Networks
di: Abdellatif, Alhasan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Abdellatif, Alhasan, et al.
Pubblicazione: (2022)
Distributional Adversarial Loss
di: Ahmadi, Saba, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ahmadi, Saba, et al.
Pubblicazione: (2024)
GLEAN: Generative Learning for Eliminating Adversarial Noise
di: Kim, Justin Lyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Justin Lyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Generalization Limits of Quantum Generative Adversarial Networks with Pure State Generators
di: Frkatovic, Jasmin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Frkatovic, Jasmin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal Learning from Label Proportions with General Loss Functions
di: Applebaum, Lorne, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Applebaum, Lorne, et al.
Pubblicazione: (2025)
DOOM Level Generation using Generative Adversarial Networks
di: Giacomello, Edoardo, et al.
Pubblicazione: (2018)
di: Giacomello, Edoardo, et al.
Pubblicazione: (2018)
SFC-GAN: A Generative Adversarial Network for Brain Functional and Structural Connectome Translation
di: Tan, Yee-Fan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tan, Yee-Fan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fully Embedded Time-Series Generative Adversarial Networks
di: Beck, Joe, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Beck, Joe, et al.
Pubblicazione: (2023)
Tailoring Generative Adversarial Networks for Smooth Airfoil Design
di: Chattoraj, Joyjit, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chattoraj, Joyjit, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Generating Preferential Attachment Graphs via a Pólya Urn with Expanding Colors
di: Singh, Somya, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Pólya Thresholds Graphs
di: Yu, Jinghan, et al.
Pubblicazione: (2026) -
On the Topology of Neural Network Superlevel Sets
di: Gharesifard, Bahman
Pubblicazione: (2026) -
Bounds on the Excess Minimum Risk via Generalized Information Divergence Measures
di: Omanwar, Ananya, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Universal Approximation Power of Deep Residual Neural Networks via Nonlinear Control Theory
di: Tabuada, Paulo, et al.
Pubblicazione: (2020)