Copertina

SteinGen: Generating Fidelitous and Diverse Graph Samples

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Reinert, Gesine, Xu, Wenkai
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2024
Soggetti:	Machine Learning
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

A Pure Hypothesis Test for Inhomogeneous Random Graph Models Based on a Kernelised Stein Discrepancy
di: Fatima, Anum, et al.
Pubblicazione: (2025)

TASER: Task-Aware Stein Regularisation for Geometry-Driven Robustness
di: Kozyra, Michał, et al.
Pubblicazione: (2026)

TASTE: Task-Aware Out-of-Distribution Detection via Stein Operators
di: Kozyra, Michał, et al.
Pubblicazione: (2026)

Split Conformal Prediction under Data Contamination
di: Clarkson, Jase, et al.
Pubblicazione: (2024)

Stein's method of moment estimators for local dependency exponential random graph models
di: Fischer, Adrian, et al.
Pubblicazione: (2025)

Private Synthetic Graph Generation and Fused Gromov-Wasserstein Distance
di: Wirth, Leoni Carla, et al.
Pubblicazione: (2025)

Robust Angular Synchronization via Directed Graph Neural Networks
di: He, Yixuan, et al.
Pubblicazione: (2023)

Generalization Error of Graph Neural Networks in the Mean-field Regime
di: Aminian, Gholamali, et al.
Pubblicazione: (2024)

A Universal Nearest-Neighbor Estimator for Intrinsic Dimensionality
di: Ong, Eng-Jon, et al.
Pubblicazione: (2026)

L2G2G: a Scalable Local-to-Global Network Embedding with Graph Autoencoders
di: Ouyang, Ruikang, et al.
Pubblicazione: (2024)

Stein's method for distributions modelling competing and complementary risk problems
di: Fatima, Anum, et al.
Pubblicazione: (2022)

Individualised Counterfactual Examples Using Conformal Prediction Intervals
di: Adams, James M., et al.
Pubblicazione: (2025)

Generalization and Robustness of the Tilted Empirical Risk
di: Aminian, Gholamali, et al.
Pubblicazione: (2024)

GenCO: Generating Diverse Designs with Combinatorial Constraints
di: Ferber, Aaron, et al.
Pubblicazione: (2023)

SocialDriveGen: Generating Diverse Traffic Scenarios with Controllable Social Interactions
di: Tian, Jiaguo, et al.
Pubblicazione: (2025)

Copula-Stein Discrepancy: A Generator-Based Stein Operator for Archimedean Dependence
di: Aich, Agnideep, et al.
Pubblicazione: (2025)

GraphTreeGen: Subtree-Centric Approach to Efficient and Supervised Graph Generation
di: Luo, Yitong, et al.
Pubblicazione: (2025)

ELBOing Stein: Variational Bayes with Stein Mixture Inference
di: Rønning, Ola, et al.
Pubblicazione: (2024)

ArcGen: Generalizing Neural Backdoor Detection Across Diverse Architectures
di: Yang, Zhonghao, et al.
Pubblicazione: (2025)

Challenges of Generating Structurally Diverse Graphs
di: Velikonivtsev, Fedor, et al.
Pubblicazione: (2024)

Stein Boltzmann Sampling: A Variational Approach for Global Optimization
di: Serré, Gaëtan, et al.
Pubblicazione: (2024)

HiGen: Hierarchical Graph Generative Networks
di: Karami, Mahdi
Pubblicazione: (2023)

A Kernel Nonconformity Score for Multivariate Conformal Prediction
di: Meyer, Louis, et al.
Pubblicazione: (2026)

Generator-Mediated Bandits: Thompson Sampling for GenAI-Powered Adaptive Interventions
di: Brooks, Marc, et al.
Pubblicazione: (2025)

GO-GenZip: Goal-Oriented Generative Sampling and Hybrid Compression
di: Talli, Pietro, et al.
Pubblicazione: (2026)

Stein Diffusion Guidance: Training-Free Posterior Correction for Sampling Beyond High-Density Regions
di: Nguyen, Van Khoa, et al.
Pubblicazione: (2025)

Learning to Fuse Temporal Proximity Networks: A Case Study in Chimpanzee Social Interactions
di: He, Yixuan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Stein-Encoder: A White-Box Supervised Encoder via Stein Identities in Multi-Modal Studies
di: Zhang, Jiarui, et al.
Pubblicazione: (2026)

GenTKG: Generative Forecasting on Temporal Knowledge Graph with Large Language Models
di: Liao, Ruotong, et al.
Pubblicazione: (2023)

Discrete Bayesian Sample Inference for Graph Generation
di: Petersen, Ole, et al.
Pubblicazione: (2025)

The Capabilities and Limitations of Weak-to-Strong Generalization: Generalization and Calibration
di: Yao, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)

Sequential Kernelized Stein Discrepancy
di: Martinez-Taboada, Diego, et al.
Pubblicazione: (2024)

Stein Random Feature Regression
di: Warren, Houston, et al.
Pubblicazione: (2024)

HoGA: Higher-Order Graph Attention via Diversity-Aware k-Hop Sampling
di: Bailie, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2024)

Quality-Diversity Generative Sampling for Learning with Synthetic Data
di: Chang, Allen, et al.
Pubblicazione: (2023)

Sample Efficient Myopic Exploration Through Multitask Reinforcement Learning with Diverse Tasks
di: Xu, Ziping, et al.
Pubblicazione: (2024)

Generalizing Graph Transformers Across Diverse Graphs and Tasks via Pre-training
di: He, Yufei, et al.
Pubblicazione: (2024)

DiverseFlow: Sample-Efficient Diverse Mode Coverage in Flows
di: Morshed, Mashrur M., et al.
Pubblicazione: (2025)

Contrastive General Graph Matching with Adaptive Augmentation Sampling
di: Bo, Jianyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)

GraphGen+: Advancing Distributed Subgraph Generation and Graph Learning On Industrial Graphs
di: Jin, Yue, et al.
Pubblicazione: (2025)