Incremental Residual Concept Bottleneck Models
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Shang, Chenming, Zhou, Shiji, Zhang, Hengyuan, Ni, Xinzhe, Yang, Yujiu, Wang, Yuwang |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Understanding Multimodal Deep Neural Networks: A Concept Selection View
par: Shang, Chenming, et autres
Publié: (2024)
par: Shang, Chenming, et autres
Publié: (2024)
A Question-centric Multi-experts Contrastive Learning Framework for Improving the Accuracy and Interpretability of Deep Sequential Knowledge Tracing Models
par: Zhang, Hengyuan, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Hengyuan, et autres
Publié: (2024)
Counterfactual Concept Bottleneck Models
par: Dominici, Gabriele, et autres
Publié: (2024)
par: Dominici, Gabriele, et autres
Publié: (2024)
Addressing Concept Mislabeling in Concept Bottleneck Models Through Preference Optimization
par: Penaloza, Emiliano, et autres
Publié: (2025)
par: Penaloza, Emiliano, et autres
Publié: (2025)
Causally Reliable Concept Bottleneck Models
par: De Felice, Giovanni, et autres
Publié: (2025)
par: De Felice, Giovanni, et autres
Publié: (2025)
Towards Reasonable Concept Bottleneck Models
par: Kalampalikis, Nektarios, et autres
Publié: (2025)
par: Kalampalikis, Nektarios, et autres
Publié: (2025)
Towards Fine-Grained and Verifiable Concept Bottleneck Models
par: Fang, Yingying, et autres
Publié: (2026)
par: Fang, Yingying, et autres
Publié: (2026)
SL-CBM: Enhancing Concept Bottleneck Models with Semantic Locality for Better Interpretability
par: Zhang, Hanwei, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Hanwei, et autres
Publié: (2026)
Bayesian Concept Bottleneck Models with LLM Priors
par: Feng, Jean, et autres
Publié: (2024)
par: Feng, Jean, et autres
Publié: (2024)
Do Concept Bottleneck Models Respect Localities?
par: Raman, Naveen, et autres
Publié: (2024)
par: Raman, Naveen, et autres
Publié: (2024)
Eliminating Information Leakage in Hard Concept Bottleneck Models with Supervised, Hierarchical Concept Learning
par: Sun, Ao, et autres
Publié: (2024)
par: Sun, Ao, et autres
Publié: (2024)
Improving Low-Resource Knowledge Tracing Tasks by Supervised Pre-training and Importance Mechanism Fine-tuning
par: Zhang, Hengyuan, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Hengyuan, et autres
Publié: (2024)
Editable Concept Bottleneck Models
par: Hu, Lijie, et autres
Publié: (2024)
par: Hu, Lijie, et autres
Publié: (2024)
Object Centric Concept Bottlenecks
par: Steinmann, David, et autres
Publié: (2025)
par: Steinmann, David, et autres
Publié: (2025)
Mixture of Concept Bottleneck Experts
par: De Santis, Francesco, et autres
Publié: (2026)
par: De Santis, Francesco, et autres
Publié: (2026)
Learning to Intervene on Concept Bottlenecks
par: Steinmann, David, et autres
Publié: (2023)
par: Steinmann, David, et autres
Publié: (2023)
Learning Concept Bottleneck Models from Mechanistic Explanations
par: De Santis, Antonio, et autres
Publié: (2026)
par: De Santis, Antonio, et autres
Publié: (2026)
Hoeffding Concept Bottleneck Models with Applications to Overhead Images
par: Bénard, Clément, et autres
Publié: (2026)
par: Bénard, Clément, et autres
Publié: (2026)
GlassMol: Interpretable Molecular Property Prediction with Concept Bottleneck Models
par: Rivera, Oscar, et autres
Publié: (2026)
par: Rivera, Oscar, et autres
Publié: (2026)
Relational Concept Bottleneck Models
par: Barbiero, Pietro, et autres
Publié: (2023)
par: Barbiero, Pietro, et autres
Publié: (2023)
Revealing Combinatorial Reasoning of GNNs via Graph Concept Bottleneck Layer
par: Niu, Yue, et autres
Publié: (2026)
par: Niu, Yue, et autres
Publié: (2026)
Improving ARDS Diagnosis Through Context-Aware Concept Bottleneck Models
par: Narain, Anish, et autres
Publié: (2025)
par: Narain, Anish, et autres
Publié: (2025)
Credal Concept Bottleneck Models: Structural Separation of Epistemic and Aleatoric Uncertainty
par: Mukherjee, Tanmoy, et autres
Publié: (2026)
par: Mukherjee, Tanmoy, et autres
Publié: (2026)
Semi-supervised Concept Bottleneck Models
par: Hu, Lijie, et autres
Publié: (2024)
par: Hu, Lijie, et autres
Publié: (2024)
An Analysis of Concept Bottleneck Models: Measuring, Understanding, and Mitigating the Impact of Noisy Annotations
par: Park, Seonghwan, et autres
Publié: (2025)
par: Park, Seonghwan, et autres
Publié: (2025)
Unlocking Multimodal Mathematical Reasoning via Process Reward Model
par: Luo, Ruilin, et autres
Publié: (2025)
par: Luo, Ruilin, et autres
Publié: (2025)
Zero-shot Concept Bottleneck Models
par: Yamaguchi, Shin'ya, et autres
Publié: (2025)
par: Yamaguchi, Shin'ya, et autres
Publié: (2025)
Process-Guided Concept Bottleneck Model
par: Asiyabi, Reza M., et autres
Publié: (2026)
par: Asiyabi, Reza M., et autres
Publié: (2026)
Generalized Incremental Learning under Concept Drift across Evolving Data Streams
par: Yu, En, et autres
Publié: (2025)
par: Yu, En, et autres
Publié: (2025)
Explaining Robustness to Catastrophic Forgetting Through Incremental Concept Formation
par: Barari, Nicki, et autres
Publié: (2025)
par: Barari, Nicki, et autres
Publié: (2025)
Improving Intervention Efficacy via Concept Realignment in Concept Bottleneck Models
par: Singhi, Nishad, et autres
Publié: (2024)
par: Singhi, Nishad, et autres
Publié: (2024)
Energy-Based Concept Bottleneck Models: Unifying Prediction, Concept Intervention, and Probabilistic Interpretations
par: Xu, Xinyue, et autres
Publié: (2024)
par: Xu, Xinyue, et autres
Publié: (2024)
SEMRes-DDPM: Residual Network Based Diffusion Modelling Applied to Imbalanced Data
par: Zheng, Ming, et autres
Publié: (2024)
par: Zheng, Ming, et autres
Publié: (2024)
Delayed Bottlenecking: Alleviating Forgetting in Pre-trained Graph Neural Networks
par: Zhao, Zhe, et autres
Publié: (2024)
par: Zhao, Zhe, et autres
Publié: (2024)
Glocal Information Bottleneck for Time Series Imputation
par: Yang, Jie, et autres
Publié: (2025)
par: Yang, Jie, et autres
Publié: (2025)
ResBM: Residual Bottleneck Models for Low-Bandwidth Pipeline Parallelism
par: Aboudib, Alan, et autres
Publié: (2026)
par: Aboudib, Alan, et autres
Publié: (2026)
Plug-and-Play Spiking Operators: Breaking the Nonlinearity Bottleneck in Spiking Transformers
par: Yuan, Xinzhe, et autres
Publié: (2026)
par: Yuan, Xinzhe, et autres
Publié: (2026)
Adaptive Concept Bottleneck for Foundation Models Under Distribution Shifts
par: Choi, Jihye, et autres
Publié: (2024)
par: Choi, Jihye, et autres
Publié: (2024)
On the Limitations and Prospects of Machine Unlearning for Generative AI
par: Zhou, Shiji, et autres
Publié: (2024)
par: Zhou, Shiji, et autres
Publié: (2024)
MUDDFormer: Breaking Residual Bottlenecks in Transformers via Multiway Dynamic Dense Connections
par: Xiao, Da, et autres
Publié: (2025)
par: Xiao, Da, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Understanding Multimodal Deep Neural Networks: A Concept Selection View
par: Shang, Chenming, et autres
Publié: (2024) -
A Question-centric Multi-experts Contrastive Learning Framework for Improving the Accuracy and Interpretability of Deep Sequential Knowledge Tracing Models
par: Zhang, Hengyuan, et autres
Publié: (2024) -
Counterfactual Concept Bottleneck Models
par: Dominici, Gabriele, et autres
Publié: (2024) -
Addressing Concept Mislabeling in Concept Bottleneck Models Through Preference Optimization
par: Penaloza, Emiliano, et autres
Publié: (2025) -
Causally Reliable Concept Bottleneck Models
par: De Felice, Giovanni, et autres
Publié: (2025)