Buchumschlag

Promoting Generalization for Exact Solvers via Adversarial Instance Augmentation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Liu, Haoyang, Kuang, Yufei, Wang, Jie, Li, Xijun, Zhang, Yongdong, Wu, Feng
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

MILP-StuDio: MILP Instance Generation via Block Structure Decomposition
von: Liu, Haoyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Deep Instance Generative Framework for MILP Solvers Under Limited Data Availability
von: Geng, Zijie, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Robust Deep Reinforcement Learning with Adaptive Adversarial Perturbations in Action Space
von: Liu, Qianmei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep Symbolic Optimization for Combinatorial Optimization: Accelerating Node Selection by Discovering Potential Heuristics
von: Liu, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Apollo-MILP: An Alternating Prediction-Correction Neural Solving Framework for Mixed-Integer Linear Programming
von: Liu, Haoyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Impact of Hard Adversarial Instances on Overfitting in Adversarial Training
von: Liu, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Adversarial Instance Generation and Robust Training for Neural Combinatorial Optimization with Multiple Objectives
von: Liu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Out-of-Distribution Generalized Dynamic Graph Neural Network with Disentangled Intervention and Invariance Promotion
von: Zhang, Zeyang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Instance-Conditioned Adaptation for Large-scale Generalization of Neural Routing Solver
von: Zhou, Changliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Accelerating PDE Data Generation via Differential Operator Action in Solution Space
von: Dong, Huanshuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GAS: Improving Discretization of Diffusion ODEs via Generalized Adversarial Solver
von: Oganov, Aleksandr, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adversarial Learning for Neural PDE Solvers with Sparse Data
von: Gong, Yunpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep EEG Super-Resolution: Upsampling EEG Spatial Resolution with Generative Adversarial Networks
von: Corley, Isaac, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Inverse Evolution Data Augmentation for Neural PDE Solvers
von: Liu, Chaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AROID: Improving Adversarial Robustness Through Online Instance-Wise Data Augmentation
von: Li, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Adversarial Data Augmentation for Single Domain Generalization via Lyapunov Exponent-Guided Optimization
von: Zhang, Zuyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Data Augmentation for Continual RL via Adversarial Gradient Episodic Memory
von: Wu, Sihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AGRAG: Advanced Graph-based Retrieval-Augmented Generation for LLMs
von: Wang, Yubo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AXIL: Exact Instance Attribution for Gradient Boosting
von: Geertsema, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Distributed Learning with Adversarial Gradient Perturbations
von: Sangsiri, Nawapon, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Exact Instance Compression for Convex Empirical Risk Minimization via Color Refinement
von: Zhu, Bryan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

GraphRAG-R1: Graph Retrieval-Augmented Generation with Process-Constrained Reinforcement Learning
von: Yu, Chuanyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Are Your Generated Instances Truly Useful? GenBench-MILP: A Benchmark Suite for MILP Instance Generation
von: Luo, Yidong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automated Optimization Modeling via a Localizable Error-Driven Perspective
von: Liu, Weiting, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Causal Transition Matrix for Instance-dependent Label Noise
von: Li, Jiahui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Attention-stacked Generative Adversarial Network (AS-GAN)-empowered Sensor Data Augmentation for Online Monitoring of Manufacturing System
von: Li, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Medusa: Cross-Modal Transferable Adversarial Attacks on Multimodal Medical Retrieval-Augmented Generation
von: Shang, Yingjia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Approximate Nullspace Augmented Finetuning for Robust Vision Transformers
von: Liu, Haoyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Subgraph Aggregation for Out-of-Distribution Generalization on Graphs
von: Liu, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adversarial Label Invariant Graph Data Augmentations for Out-of-Distribution Generalization
von: Zhang, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Distributionally Generative Augmentation for Fair Facial Attribute Classification
von: Zhang, Fengda, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Instance-Adaptive Online Multicalibration
von: Huang, Zhiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Unifying Adversarial Perturbation for Graph Neural Networks
von: Yang, Jinluan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Disentangling Policy from Offline Task Representation Learning via Adversarial Data Augmentation
von: Jia, Chengxing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GORAG: Graph-based Online Retrieval Augmented Generation for Dynamic Few-shot Social Media Text Classification
von: Wang, Yubo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adversarial Purification by Consistency-aware Latent Space Optimization on Data Manifolds
von: Zhang, Shuhai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unsupervised Diffusion Solver for Combinatorial Optimization via Combinatorial Adjoint Matching
von: Feng, Shengyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Adversarially Robust Dataset Distillation by Curvature Regularization
von: Xue, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Instance-dependent Early Stopping
von: Yuan, Suqin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Defending Jailbreak Prompts via In-Context Adversarial Game
von: Zhou, Yujun, et al.
Veröffentlicht: (2024)