Classifying Overlapping Gaussian Mixtures in High Dimensions: From Optimal Classifiers to Neural Nets
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Cohen, Khen, Levi, Noam, Oz, Yaron |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
The Underlying Scaling Laws and Universal Statistical Structure of Complex Datasets
di: Levi, Noam, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Levi, Noam, et al.
Pubblicazione: (2023)
Lecture Notes on Linear Neural Networks: A Tale of Optimization and Generalization in Deep Learning
di: Cohen, Nadav, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cohen, Nadav, et al.
Pubblicazione: (2024)
Demystifying the Optimal Fair Classifier in Multi-Class Classification
di: Zhang, Li, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Li, et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient Controllable Diffusion via Optimal Classifier Guidance
di: Oertell, Owen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Oertell, Owen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Implicit Binarization via Complex Phase Dynamics in Combinatorial Optimization
di: Cohen, Khen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cohen, Khen, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Simple Model of Inference Scaling Laws
di: Levi, Noam
Pubblicazione: (2024)
di: Levi, Noam
Pubblicazione: (2024)
Classifier-Free Guidance: From High-Dimensional Analysis to Generalized Guidance Forms
di: Pavasovic, Krunoslav Lehman, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pavasovic, Krunoslav Lehman, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generalized Type II Fusion of Cluster States
di: Rimock, Noam, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rimock, Noam, et al.
Pubblicazione: (2024)
Gradient-Optimized Fuzzy Classifier: A Benchmark Study Against State-of-the-Art Models
di: Sieverding, Magnus, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sieverding, Magnus, et al.
Pubblicazione: (2025)
Closed-Form Interpretation of Neural Network Classifiers with Symbolic Gradients
di: Wetzel, Sebastian Johann
Pubblicazione: (2024)
di: Wetzel, Sebastian Johann
Pubblicazione: (2024)
ASDFormer: A Transformer with Mixtures of Pooling-Classifier Experts for Robust Autism Diagnosis and Biomarker Discovery
di: Izadi, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Izadi, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
LightPneumoNet: Lightweight Pneumonia Classifier
di: Chauhan, Neilansh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chauhan, Neilansh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Shrinks the Hard Tail: Training-Dependent Inference Scaling in a Solvable Linear Model
di: Levi, Noam
Pubblicazione: (2026)
di: Levi, Noam
Pubblicazione: (2026)
Studying Classifier(-Free) Guidance From a Classifier-Centric Perspective
di: Zhao, Xiaoming, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Xiaoming, et al.
Pubblicazione: (2025)
On Continuity of Robust and Accurate Classifiers
di: Barati, Ramin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Barati, Ramin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Classifying Histopathologic Glioblastoma Sub-regions with EfficientNet
di: Adap, Sanyukta, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Adap, Sanyukta, et al.
Pubblicazione: (2025)
Confidence Calibration of Classifiers with Many Classes
di: LeCoz, Adrien, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: LeCoz, Adrien, et al.
Pubblicazione: (2024)
Classifier-free guidance in LLMs Safety
di: Smirnov, Roman
Pubblicazione: (2024)
di: Smirnov, Roman
Pubblicazione: (2024)
Interpretable and Fair Mechanisms for Abstaining Classifiers
di: Lenders, Daphne, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lenders, Daphne, et al.
Pubblicazione: (2025)
MoJE: Mixture of Jailbreak Experts, Naive Tabular Classifiers as Guard for Prompt Attacks
di: Cornacchia, Giandomenico, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cornacchia, Giandomenico, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bridging Philosophy and Machine Learning: A Structuralist Framework for Classifying Neural Network Representations
di: Culcu, Yildiz
Pubblicazione: (2025)
di: Culcu, Yildiz
Pubblicazione: (2025)
Fixed Random Classifier Rearrangement for Continual Learning
di: Huang, Shengyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Shengyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generating Universal Adversarial Perturbations for Quantum Classifiers
di: Anil, Gautham, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Anil, Gautham, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep Classifier Mimicry without Data Access
di: Braun, Steven, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Braun, Steven, et al.
Pubblicazione: (2023)
Fairness of Classifiers in the Presence of Constraints between Features
di: Cooper, Martin C., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cooper, Martin C., et al.
Pubblicazione: (2026)
Simple and Effective Specialized Representations for Fair Classifiers
di: Sinigaglia, Alberto, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sinigaglia, Alberto, et al.
Pubblicazione: (2025)
Understanding Prediction Discrepancies in Machine Learning Classifiers
di: Renard, Xavier, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Renard, Xavier, et al.
Pubblicazione: (2021)
Bayesian Inference for Correlated Human Experts and Classifiers
di: Kelly, Markelle, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kelly, Markelle, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal Transport for Domain Adaptation through Gaussian Mixture Models
di: Montesuma, Eduardo Fernandes, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Montesuma, Eduardo Fernandes, et al.
Pubblicazione: (2024)
Rethinking Zero-Shot Time Series Classification: From Task-specific Classifiers to In-Context Inference
di: Fang, Juntao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fang, Juntao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Improving Continual Learning Performance and Efficiency with Auxiliary Classifiers
di: Szatkowski, Filip, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Szatkowski, Filip, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Usefulness of the Fit-on-the-Test View on Evaluating Calibration of Classifiers
di: Kängsepp, Markus, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Kängsepp, Markus, et al.
Pubblicazione: (2022)
Volatility in Certainty (VC): A Metric for Detecting Adversarial Perturbations During Inference in Neural Network Classifiers
di: Hemmati, Vahid, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hemmati, Vahid, et al.
Pubblicazione: (2025)
High-Resolution Range Profile Classifiers Require Aspect-Angle Awareness
di: Brient, Edwyn, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Brient, Edwyn, et al.
Pubblicazione: (2026)
XNB: Explainable Class-Specific NaIve-Bayes Classifier
di: Aguilar-Ruiz, Jesus S., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Aguilar-Ruiz, Jesus S., et al.
Pubblicazione: (2024)
Distribution-Based Feature Attribution for Explaining the Predictions of Any Classifier
di: Li, Xinpeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Xinpeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Offline-to-Online Reinforcement Learning with Classifier-Free Diffusion Generation
di: Huang, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Conformal Prediction of Classifiers with Many Classes based on Noisy Labels
di: Penso, Coby, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Penso, Coby, et al.
Pubblicazione: (2025)
Balanced Online Class-Incremental Learning via Dual Classifiers
di: Wen, Shunjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wen, Shunjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
What Does It Take to Build a Performant Selective Classifier?
di: Rabanser, Stephan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rabanser, Stephan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
The Underlying Scaling Laws and Universal Statistical Structure of Complex Datasets
di: Levi, Noam, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Lecture Notes on Linear Neural Networks: A Tale of Optimization and Generalization in Deep Learning
di: Cohen, Nadav, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Demystifying the Optimal Fair Classifier in Multi-Class Classification
di: Zhang, Li, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Efficient Controllable Diffusion via Optimal Classifier Guidance
di: Oertell, Owen, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Implicit Binarization via Complex Phase Dynamics in Combinatorial Optimization
di: Cohen, Khen, et al.
Pubblicazione: (2026)