:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Csuzdi, Domonkos, Törő, Olivér, Bécsi, Tamás
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Computation
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2402.16639
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Physics-informed neural particle flow for the Bayesian update step
von: Csuzdi, Domonkos, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Variational Lagrangian Framework for Log-Homotopy Particle Flow Filters
von: Törő, Olivér, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An integration-free approach for particle flow filtering
von: Csuzdi, Domonkos, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Resampling-free Particle Filters in High-dimensions
von: Boopathy, Akhilan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Resampled Confidence Regions with Exponential Shrinkage for the Regression Function of Binary Classification
von: Tamás, Ambrus, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Learning Discriminators for Resampling in the Ensemble Gaussian Mixture Filter through a Normalizing Flow Approach
von: Jabbar, Zain, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Resampling and averaging coordinates on data
von: Blumberg, Andrew J., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Can Large Language Models Detect Methodological Flaws? Evidence from Gesture Recognition for UAV-Based Rescue Operation Based on Deep Learning
von: Varga, Domonkos
Veröffentlicht: (2026)

Controllable Generation via Locally Constrained Resampling
von: Ahmed, Kareem, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Correcting Diffusion Generation through Resampling
von: Liu, Yujian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Improving Insurance Catastrophic Data with Resampling and GAN Methods
von: Dzadz, Norbert, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Normalizing Flow-based Differentiable Particle Filters
von: Chen, Xiongjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards a Distributed Federated Learning Aggregation Placement using Particle Swarm Intelligence
von: Ali-Pour, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2025)

fastml: Guarded Resampling Workflows for Safer Automated Machine Learning in R
von: Korkmaz, Selcuk, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Thought Branches: Interpreting LLM Reasoning Requires Resampling
von: Macar, Uzay, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Regime Learning for Differentiable Particle Filters
von: Brady, John-Joseph, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Resampling Filter Design for Multirate Neural Audio Effect Processing
von: Carson, Alistair, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Leveraging Influence Functions for Resampling Data in Physics-Informed Neural Networks
von: Naujoks, Jonas R., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Differentiable Adaptive Kalman Filtering via Optimal Transport
von: He, Yangguang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Differentiable Interacting Multiple Model Particle Filtering
von: Brady, John-Joseph, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Credit Scores: Performance and Equity
von: Albanesi, Stefania, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep Dense Exploration for LLM Reinforcement Learning via Pivot-Driven Resampling
von: Guo, Yiran, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FlexTok: Resampling Images into 1D Token Sequences of Flexible Length
von: Bachmann, Roman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

How Weight Resampling and Optimizers Shape the Dynamics of Continual Learning and Forgetting in Neural Networks
von: Frati, Lapo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cascaded Learned Bloom Filter for Optimal Model-Filter Size Balance and Fast Rejection
von: Sato, Atsuki, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reject, Resample, Repeat: Understanding Parallel Reasoning in Language Model Inference
von: Golowich, Noah, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SURGE: Approximation and Training Free Particle Filter for Diffusion Surrogate
von: Wei, Lifu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PyDPF: A Python Package for Differentiable Particle Filtering
von: Brady, John-Joseph, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Centered plug-in estimation of Wasserstein distances
von: Papp, Tamás P., et al.
Veröffentlicht: (2022)

SeRpEnt: Selective Resampling for Expressive State Space Models
von: Rando, Stefano, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PARCEL: Pool-Anchored Resampling with Conditioned Elastic Queries for Efficient Vision-Language Understanding
von: Kuzucu, Selim, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Adversarial Transform Particle Filters
von: Gong, Chengxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Escaping Local Optima in Global Placement
von: Xue, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploring End-to-end Differentiable Neural Charged Particle Tracking -- A Loss Landscape Perspective
von: Kortus, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Interpolating Discrete Diffusion Models with Controllable Resampling
von: Kollovieh, Marcel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Variance Reduction via Resampling and Experience Replay
von: Han, Jiale, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reachability Weighted Offline Goal-conditioned Resampling
von: Yang, Wenyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Optimal Adapter Placement for Efficient Transfer Learning
von: Nowak, Aleksandra I., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhanced SMC$^2$: Leveraging Gradient Information from Differentiable Particle Filters Within Langevin Proposals
von: Rosato, Conor, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Limits of Inference Scaling Through Resampling
von: Stroebl, Benedikt, et al.
Veröffentlicht: (2024)