Salvato in:
| Autore principale: | Kumar, Siddharth Krishna |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2401.08426 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Wasserstein distributional adversarial training for deep neural networks
di: Bai, Xingjian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bai, Xingjian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentiable, Bit-shifting, and Scalable Quantization without training neural network from scratch
di: Badar, Zia
Pubblicazione: (2025)
di: Badar, Zia
Pubblicazione: (2025)
From pre-training to downstream performance: Does domain-specific pre-training make sense?
di: Krones, Felix
Pubblicazione: (2026)
di: Krones, Felix
Pubblicazione: (2026)
GD-FPS: Growth-Driven Feedforward Parameter Selection for Efficient Fine-Tuning
di: Yang, Kenneth, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Kenneth, et al.
Pubblicazione: (2025)
Aligned explanations in neural networks
di: Lobet, Corentin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lobet, Corentin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Equivariant neural networks and equivarification
di: Bao, Erkao, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Bao, Erkao, et al.
Pubblicazione: (2019)
A Fast and Efficient Modern BERT based Text-Conditioned Diffusion Model for Medical Image Segmentation
di: Dhara, Venkata Siddharth, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dhara, Venkata Siddharth, et al.
Pubblicazione: (2025)
ManifoldGD: Training-Free Hierarchical Manifold Guidance for Diffusion-Based Dataset Distillation
di: Roy, Ayush, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Roy, Ayush, et al.
Pubblicazione: (2026)
Two out of Three (ToT): using self-consistency to make robust predictions
di: Lee, Jung Hoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Jung Hoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploring possible vector systems for faster training of neural networks with preconfigured latent spaces
di: Gabdullin, Nikita
Pubblicazione: (2025)
di: Gabdullin, Nikita
Pubblicazione: (2025)
On the explainability of max-plus neural networks
di: Enaieh, Ikhlas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Enaieh, Ikhlas, et al.
Pubblicazione: (2026)
On margin-based generalization prediction in deep neural networks
di: Mouton, Coenraad
Pubblicazione: (2024)
di: Mouton, Coenraad
Pubblicazione: (2024)
Characterization of topological structures in different neural network architectures
di: Świder, Paweł
Pubblicazione: (2024)
di: Świder, Paweł
Pubblicazione: (2024)
Are classical deep neural networks weakly adversarially robust?
di: Sun, Nuolin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Nuolin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generalizable Blood Cell Detection via Unified Dataset and Faster R-CNN
di: Sahay, Siddharth
Pubblicazione: (2025)
di: Sahay, Siddharth
Pubblicazione: (2025)
Spectral structural distortion reveals redundant neurons in neural networks
di: Wang, Yongyu
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Yongyu
Pubblicazione: (2026)
Multi-task convolutional neural network for image aesthetic assessment
di: Soydaner, Derya, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Soydaner, Derya, et al.
Pubblicazione: (2023)
Sparse components distinguish visual pathways & their alignment to neural networks
di: Marvi, Ammar I, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Marvi, Ammar I, et al.
Pubblicazione: (2025)
Training morphological neural networks with gradient descent: some theoretical insights
di: Blusseau, Samy
Pubblicazione: (2024)
di: Blusseau, Samy
Pubblicazione: (2024)
Neural network relief: a pruning algorithm based on neural activity
di: Dekhovich, Aleksandr, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Dekhovich, Aleksandr, et al.
Pubblicazione: (2021)
Using predefined vector systems as latent space configuration for neural network supervised training on data with arbitrarily large number of classes
di: Gabdullin, Nikita
Pubblicazione: (2025)
di: Gabdullin, Nikita
Pubblicazione: (2025)
Reduced storage direct tensor ring decomposition for convolutional neural networks compression
di: Gabor, Mateusz, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gabor, Mateusz, et al.
Pubblicazione: (2024)
Investigating generalization capabilities of neural networks by means of loss landscapes and Hessian analysis
di: Gabdullin, Nikita
Pubblicazione: (2024)
di: Gabdullin, Nikita
Pubblicazione: (2024)
Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification
di: Gabdullin, Nikita, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gabdullin, Nikita, et al.
Pubblicazione: (2026)
InfoGNN: End-to-end deep learning on mesh via graph neural networks
di: Gao, Ling, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gao, Ling, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural Collapse Meets Differential Privacy: Curious Behaviors of NoisyGD with Near-perfect Representation Learning
di: Wang, Chendi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Chendi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hand bone age estimation using divide and conquer strategy and lightweight convolutional neural networks
di: Kasani, Amin Ahmadi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kasani, Amin Ahmadi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mapping Rio de Janeiro's favelas: general-purpose vs. satellite-specific neural networks
di: Hallopeau, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hallopeau, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Real-time prediction of breast cancer sites using deformation-aware graph neural network
di: Lee, Kyunghyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Kyunghyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Can neural networks count digit frequency?
di: Khandelwal, Padmaksh
Pubblicazione: (2023)
di: Khandelwal, Padmaksh
Pubblicazione: (2023)
Provably scale-covariant continuous hierarchical networks based on scale-normalized differential expressions coupled in cascade
di: Lindeberg, Tony
Pubblicazione: (2019)
di: Lindeberg, Tony
Pubblicazione: (2019)
Exploring Invariance in Images through One-way Wave Equations
di: Chen, Yinpeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Yinpeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Distributed solar generation forecasting using attention-based deep neural networks for cloud movement prediction
di: Perera, Maneesha, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Perera, Maneesha, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mechanisms of Non-Monotonic Scaling in Vision Transformers
di: Kumar, Anantha Padmanaban Krishna
Pubblicazione: (2025)
di: Kumar, Anantha Padmanaban Krishna
Pubblicazione: (2025)
Parameter Reduction Improves Vision Transformers: A Comparative Study of Sharing and Width Reduction
di: Kumar, Anantha Padmanaban Krishna
Pubblicazione: (2025)
di: Kumar, Anantha Padmanaban Krishna
Pubblicazione: (2025)
P-NOC: adversarial training of CAM generating networks for robust weakly supervised semantic segmentation priors
di: David, Lucas, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: David, Lucas, et al.
Pubblicazione: (2023)
A foundation for exact binarized morphological neural networks
di: Aouad, Theodore, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Aouad, Theodore, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing convolutional neural network generalizability via low-rank weight approximation
di: Gao, Chenyin, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Gao, Chenyin, et al.
Pubblicazione: (2022)
Simplifying Knowledge Transfer in Pretrained Models
di: Jain, Siddharth, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jain, Siddharth, et al.
Pubblicazione: (2025)
LLVD: LSTM-based Explicit Motion Modeling in Latent Space for Blind Video Denoising
di: Rashid, Loay, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rashid, Loay, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Wasserstein distributional adversarial training for deep neural networks
di: Bai, Xingjian, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Differentiable, Bit-shifting, and Scalable Quantization without training neural network from scratch
di: Badar, Zia
Pubblicazione: (2025) -
From pre-training to downstream performance: Does domain-specific pre-training make sense?
di: Krones, Felix
Pubblicazione: (2026) -
GD-FPS: Growth-Driven Feedforward Parameter Selection for Efficient Fine-Tuning
di: Yang, Kenneth, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Aligned explanations in neural networks
di: Lobet, Corentin, et al.
Pubblicazione: (2026)