Buchumschlag

PLEIADES: Building Temporal Kernels with Orthogonal Polynomials

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Pei, Yan Ru, Coenen, Olivier
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Let SSMs be ConvNets: State-space Modeling with Optimal Tensor Contractions
von: Pei, Yan Ru
Veröffentlicht: (2025)

PolySHAP: Extending KernelSHAP with Interaction-Informed Polynomial Regression
von: Fumagalli, Fabian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deep Orthogonal Hypersphere Compression for Anomaly Detection
von: Zhang, Yunhe, et al.
Veröffentlicht: (2023)

PoPE: Legendre Orthogonal Polynomials Based Position Encoding for Large Language Models
von: Aggarwal, Arpit
Veröffentlicht: (2024)

Arbitrary Time Information Modeling via Polynomial Approximation for Temporal Knowledge Graph Embedding
von: Fang, Zhiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Training Data Selection with Gradient Orthogonality for Efficient Domain Adaptation
von: Zhang, Xiyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Orthogonalized Policy Optimization:Policy Optimization as Orthogonal Projection in Hilbert Space
von: Zixian, Wang
Veröffentlicht: (2026)

QuaCK-TSF: Quantum-Classical Kernelized Time Series Forecasting
von: Aaraba, Abdallah, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Group Orthogonalized Policy Optimization:Group Policy Optimization as Orthogonal Projection in Hilbert Space
von: Zixian, Wang
Veröffentlicht: (2026)

aTENNuate: Optimized Real-time Speech Enhancement with Deep SSMs on Raw Audio
von: Pei, Yan Ru, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Orthogonal Factor-Based Biclustering Algorithm (BCBOF) for High-Dimensional Data and Its Application in Stock Trend Prediction
von: Huang, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Measuring Orthogonality in Representations of Generative Models
von: Geyer, Robin C., et al.
Veröffentlicht: (2024)

ORTHOBO: Orthogonal Bayesian Hyperparameter Optimization
von: Schröder, Maresa, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ONG: Orthogonal Natural Gradient Descent
von: Yadav, Yajat, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Center-Sensitive Kernel Optimization for Efficient On-Device Incremental Learning
von: Zhang, Dingwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AC-PKAN: Attention-Enhanced and Chebyshev Polynomial-Based Physics-Informed Kolmogorov-Arnold Networks
von: Zhang, Hangwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exploring Consistency in Graph Representations:from Graph Kernels to Graph Neural Networks
von: Liu, Xuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AscendKernelGen: A Systematic Study of LLM-Based Kernel Generation for Neural Processing Units
von: Cao, Xinzi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

UNO: Unlearning via Orthogonalization in Generative models
von: Mandal, Pinak, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Orthogonal Soft Pruning for Efficient Class Unlearning
von: Gong, Qinghui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multiplicative Orthogonal Sequential Editing for Language Models
von: Xu, Hao-Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Improving Out-of-Distribution Generalization of Trajectory Prediction for Autonomous Driving via Polynomial Representations
von: Yao, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Survey of Temporal Credit Assignment in Deep Reinforcement Learning
von: Pignatelli, Eduardo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Long-Sequence Memory with Temporal Kernels and Dense Hopfield Functionals
von: Farooq, Ahmed
Veröffentlicht: (2025)

Conditional KRR: Injecting Unpenalized Features into Kernel Methods with Applications to Kernel Thresholding
von: Takhanov, Rustem, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MobileKernelBench: Can LLMs Write Efficient Kernels for Mobile Devices?
von: Zou, Xingze, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Tensor Polynomial Additive Model
von: Chen, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NTKMTL: Mitigating Task Imbalance in Multi-Task Learning from Neural Tangent Kernel Perspective
von: Qin, Xiaohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Harnessing Orthogonality to Train Low-Rank Neural Networks
von: Coquelin, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generalizing Knowledge Graph Embedding with Universal Orthogonal Parameterization
von: Li, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Principal Orthogonal Latent Components Analysis (POLCA Net)
von: H., Jose Antonio Martin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FedMuon: Accelerating Federated Learning with Matrix Orthogonalization
von: Liu, Junkang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evaluating and Designing Sparse Autoencoders by Approximating Quasi-Orthogonality
von: Lee, Sewoong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ROOT: Robust Orthogonalized Optimizer for Neural Network Training
von: He, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

HadamRNN: Binary and Sparse Ternary Orthogonal RNNs
von: Foucault, Armand, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AttentionLego: An Open-Source Building Block For Spatially-Scalable Large Language Model Accelerator With Processing-In-Memory Technology
von: Cong, Rongqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Policy Gradient with Kernel Quadrature
von: Hayakawa, Satoshi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Scalable Neural Network Kernels
von: Sehanobish, Arijit, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Learning with Exact Invariances in Polynomial Time
von: Soleymani, Ashkan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CLOVER: Cross-Layer Orthogonal Vectors Pruning and Fine-Tuning
von: Meng, Fanxu, et al.
Veröffentlicht: (2024)