Multi-level projection with exponential parallel speedup; Application to sparse auto-encoders neural networks
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Perez, Guillaume, Barlaud, Michel |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
A new Linear Time Bi-level $\ell_{1,\infty}$ projection ; Application to the sparsification of auto-encoders neural networks
von: Barlaud, Michel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Barlaud, Michel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Near-Linear Time Projection onto the $\ell_{1,\infty}$ Ball; Application to Sparse Autoencoders
von: Perez, Guillaume, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Perez, Guillaume, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Motif distribution and function of sparse deep neural networks
von: Zahn, Olivia T., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zahn, Olivia T., et al.
Veröffentlicht: (2024)
From superposition to sparse codes: interpretable representations in neural networks
von: Klindt, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Klindt, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient physics-informed neural networks using hash encoding
von: Huang, Xinquan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Huang, Xinquan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Robustness in sparse artificial neural networks trained with adaptive topology
von: Sulyok, Bendegúz, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sulyok, Bendegúz, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Spike-and-slab shrinkage priors for structurally sparse Bayesian neural networks
von: Jantre, Sanket, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Jantre, Sanket, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Sparse deep neural networks for nonparametric estimation in high-dimensional sparse regression
von: Wu, Dongya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Dongya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Brain network science modelling of sparse neural networks enables Transformers and LLMs to perform as fully connected
von: Zhang, Yingtao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yingtao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The role of class encoding in neural collapse
von: Massion, Bastien, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Massion, Bastien, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Joint auto-encoders: a flexible multi-task learning framework
von: Epstein, Baruch, et al.
Veröffentlicht: (2017)
von: Epstein, Baruch, et al.
Veröffentlicht: (2017)
A block-coordinate descent framework for non-convex composite optimization. Application to sparse precision matrix estimation
von: Lauga, Guillaume
Veröffentlicht: (2026)
von: Lauga, Guillaume
Veröffentlicht: (2026)
On exploring the potential of quantum auto-encoder for learning quantum systems
von: Du, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Du, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Learning smooth functions in high dimensions: from sparse polynomials to deep neural networks
von: Adcock, Ben, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Adcock, Ben, et al.
Veröffentlicht: (2024)
When narrower is better: the narrow width limit of Bayesian parallel branching neural networks
von: Zhang, Zechen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Zechen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the universality of neural encodings in CNNs
von: Guth, Florentin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guth, Florentin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dynamical system prediction from sparse observations using deep neural networks with Voronoi tessellation and physics constraint
von: Wang, Hanyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Hanyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
High-dimensional prediction for count response via sparse exponential weights
von: Mai, The Tien
Veröffentlicht: (2024)
von: Mai, The Tien
Veröffentlicht: (2024)
A projection-based framework for gradient-free and parallel learning
von: Bergmeister, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bergmeister, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Overparametrized linear dimensionality reductions: From projection pursuit to two-layer neural networks
von: Montanari, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Montanari, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Training speedups via batching for geometric learning: an analysis of static and dynamic algorithms
von: Speckhard, Daniel T., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Speckhard, Daniel T., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Reconstructing unsteady flows from sparse, noisy measurements with a physics-constrained convolutional neural network
von: Mo, Yaxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mo, Yaxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Continuous subsurface property retrieval from sparse radar observations using physics informed neural networks
von: Aziz, Ishfaq, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Aziz, Ishfaq, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep encoder-decoder hierarchical convolutional neural networks for conjugate heat transfer surrogate modeling
von: Ebbs-Picken, Takiah, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ebbs-Picken, Takiah, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A discrete physics-informed training for projection-based reduced order models with neural networks
von: Sibuet, N., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sibuet, N., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Can sparsity improve the privacy of neural networks?
von: Gonon, Antoine, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gonon, Antoine, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A PAC-Bayes oracle inequality for sparse neural networks
von: Steffen, Maximilian F., et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Steffen, Maximilian F., et al.
Veröffentlicht: (2022)
Spike-based computation using classical recurrent neural networks
von: De Geeter, Florent, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: De Geeter, Florent, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Learning multi-phase flow and transport in fractured porous media with auto-regressive and recurrent graph neural networks
von: Kobaisi, Mohammed Al, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kobaisi, Mohammed Al, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-task neural networks by learned contextual inputs
von: Sandnes, Anders T., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sandnes, Anders T., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Controlled oscillation modeling using port-Hamiltonian neural networks
von: Linares, Maximino, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Linares, Maximino, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Identifying the nonlinear string dynamics with port-Hamiltonian neural networks
von: Linares, Maximino, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Linares, Maximino, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Heterogeneous network and graph attention auto-encoder for LncRNA-disease association prediction
von: Liu, Jin-Xing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Jin-Xing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Randomness and signal propagation in physics-informed neural networks (PINNs): A neural PDE perspective
von: Tucny, Jean-Michel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tucny, Jean-Michel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exponential Lasso: robust sparse penalization under heavy-tailed noise and outliers with exponential-type loss
von: Mai, The Tien
Veröffentlicht: (2025)
von: Mai, The Tien
Veröffentlicht: (2025)
On efficiently computable functions, deep networks and sparse compositionality
von: Poggio, Tomaso
Veröffentlicht: (2025)
von: Poggio, Tomaso
Veröffentlicht: (2025)
On associative neural networks for sparse patterns with huge capacities
von: Löwe, Matthias, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Löwe, Matthias, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Quantum speedup of non-linear Monte Carlo problems
von: Blanchet, Jose, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Blanchet, Jose, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Pinet: Optimizing hard-constrained neural networks with orthogonal projection layers
von: Grontas, Panagiotis D., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Grontas, Panagiotis D., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptive control of recurrent neural networks using conceptors
von: Pourcel, Guillaume, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pourcel, Guillaume, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
A new Linear Time Bi-level $\ell_{1,\infty}$ projection ; Application to the sparsification of auto-encoders neural networks
von: Barlaud, Michel, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Near-Linear Time Projection onto the $\ell_{1,\infty}$ Ball; Application to Sparse Autoencoders
von: Perez, Guillaume, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Motif distribution and function of sparse deep neural networks
von: Zahn, Olivia T., et al.
Veröffentlicht: (2024) -
From superposition to sparse codes: interpretable representations in neural networks
von: Klindt, David, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Efficient physics-informed neural networks using hash encoding
von: Huang, Xinquan, et al.
Veröffentlicht: (2023)