Buchumschlag

Symmetry Induces Structure and Constraint of Learning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Ziyin, Liu
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2023
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Remove Symmetries to Control Model Expressivity and Improve Optimization
von: Ziyin, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Equivariance Toolbox for Learning Dynamics
von: Yang, Yongyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Parameter Symmetry Potentially Unifies Deep Learning Theory
von: Ziyin, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Parameter Symmetry and Noise Equilibrium of Stochastic Gradient Descent
von: Ziyin, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Three Mechanisms of Feature Learning in a Linear Network
von: Xu, Yizhou, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Topological Invariance and Breakdown in Learning
von: Yang, Yongyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Ubiquity of Emergent Hebbian Dynamics in Regularized Learning
von: Koplow, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Dynamics under Environmental Constraints via Measurement-Induced Bundle Structures
von: Zheng, Dongzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Recurrent Equivariant Constraint Modulation: Learning Per-Layer Symmetry Relaxation from Data
von: Pertigkiozoglou, Stefanos, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Noise Balance and Stationary Distribution of Stochastic Gradient Descent
von: Ziyin, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Modeling User Preferences as Distributions for Optimal Transport-Based Cross-Domain Recommendation under Non-Overlapping Settings
von: Xiao, Ziyin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Proof of a perfect platonic representation hypothesis
von: Ziyin, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph Attention-Based Symmetry Constraint Extraction for Analog Circuits
von: Xu, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Structure-Dependent Regret and Constraint Violation Bounds for Online Convex Optimization with Time-Varying Constraints
von: Liu, Xiufeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Structural Constraints for Physics-augmented Learning
von: Kuang, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Does Feedback Alignment Work at Biological Timescales?
von: Bacvanski, Marc Gong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Invariance and Generality of Neural Scaling Laws
von: Han, Xing, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Beyond Predictive Uncertainty: Reliable Representation Learning with Structural Constraints
von: Yang, Yiyao
Veröffentlicht: (2026)

FL-PLAS: Federated Learning with Partial Layer Aggregation for Backdoor Defense Against High-Ratio Malicious Clients
von: Zhang, Jianyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neural Thermodynamics: Entropic Forces in Deep and Universal Representation Learning
von: Ziyin, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Compositional Generalization via Forced Rendering of Disentangled Latents
von: Liang, Qiyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Does SGD Seek Flatness or Sharpness? An Exactly Solvable Model
von: Xu, Yizhou, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SymmetryLens: Unsupervised Symmetry Learning via Locality and Density Preservation
von: Efe, Onur, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Symmetries in PAC-Bayesian Learning
von: Beck, Armin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Symmetry and Generalisation in Machine Learning
von: Elesedy, Hayder
Veröffentlicht: (2025)

Understanding the Emergence of Multimodal Representation Alignment
von: Tjandrasuwita, Megan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Offline Reinforcement Learning via Linear-Programming with Error-Bound Induced Constraints
von: Ozdaglar, Asuman, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Constraint-based Pre-training: From Structured Constraints to Scalable Model Initialization
von: Feng, Fu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SHRP: Specialized Head Routing and Pruning for Efficient Encoder Compression
von: Su, Zeli, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Symmetry-Based Structured Matrices for Efficient Approximately Equivariant Networks
von: Samudre, Ashwin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Policy Evaluation with Safety Constraint for Reinforcement Learning
von: Chen, Claire, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Formation of Representations in Neural Networks
von: Ziyin, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Thermodynamic Irreversibility of Training Algorithms
von: Ziyin, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Physics-Aligned Canonical Equivariant Fourier Neural Operator under Symmetry-Induced Shifts
von: Xu, Jiaxiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Improving Learning to Optimize Using Parameter Symmetries
von: Zamir, Guy, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Role of Fibration Symmetries in Geometric Deep Learning
von: Velarde, Osvaldo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Analytic DAG Constraints for Differentiable DAG Learning
von: Zhang, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning with Statistical Equality Constraints
von: Barthakur, Aneesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SiT: Symmetry-Invariant Transformers for Generalisation in Reinforcement Learning
von: Weissenbacher, Matthias, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Symmetry-Aware Generative Modeling through Learned Canonicalization
von: Sareen, Kusha, et al.
Veröffentlicht: (2025)