Buchumschlag

Generalized Nested Latent Variable Models for Lossy Coding applied to Wind Turbine Scenarios

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Pérez-Gonzalo, Raül, Espersen, Andreas, Agudo, Antonio
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition Artificial Intelligence Information Theory Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

End-to-End Image Compression with Segmentation Guided Dual Coding for Wind Turbines
von: Pérez-Gonzalo, Raül, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Dual-Space Augmented Intrinsic-LoRA for Wind Turbine Segmentation
von: Singhal, Shubh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unsupervised Modular Adaptive Region Growing and RegionMix Classification for Wind Turbine Segmentation
von: Pérez-Gonzalo, Raül, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Probabilistic Deep Discriminant Analysis for Wind Blade Segmentation
von: Pérez-Gonzalo, Raül, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Discriminant Learning-based Colorspace for Blade Segmentation
von: Pérez-Gonzalo, Raül, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Universal Representations for Classification-enhanced Lossy Compression
von: Nguyen, Nam
Veröffentlicht: (2025)

A Rate-Distortion-Classification Approach for Lossy Image Compression
von: Zhang, Yuefeng
Veröffentlicht: (2024)

Large AI Model-Enabled Generative Semantic Communications for Image Transmission
von: Ma, Qiyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Codebook-enabled Generative End-to-end Semantic Communication Powered by Transformer
von: Ye, Peigen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ICDM: Interference Cancellation Diffusion Models for Wireless Semantic Communications
von: Wu, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Physics-informed Generalizable Wireless Channel Modeling with Segmentation and Deep Learning: Fundamentals, Methodologies, and Challenges
von: Zhu, Ethan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

How to Evaluate Semantic Communications for Images with ViTScore Metric?
von: Zhu, Tingting, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Entropy Loss: An Interpretability Amplifier of 3D Object Detection Network for Intelligent Driving
von: Yang, Haobo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploiting Information Redundancy in Attention Maps for Extreme Quantization of Vision Transformers
von: Maisonnave, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Topology-Aware Exploration of Energy-Based Models Equilibrium: Toric QC-LDPC Codes and Hyperbolic MET QC-LDPC Codes
von: Usatyuk, Vasiliy, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Partial Information Decomposition via Normalizing Flows in Latent Gaussian Distributions
von: Zhao, Wenyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Rate-Distortion-Perception-Classification Tradeoff: Joint Source Coding and Modulation via Inverse-Domain GANs
von: Fang, Junli, et al.
Veröffentlicht: (2023)

LVM4CSI: Enabling Direct Application of Pre-Trained Large Vision Models for Wireless Channel Tasks
von: Guo, Jiajia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scaling Training Data with Lossy Image Compression
von: Mentzer, Katherine L., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Conditional Vendi Score: An Information-Theoretic Approach to Diversity Evaluation of Prompt-based Generative Models
von: Jalali, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Nested AutoRegressive Models
von: Wu, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ASI: Accuracy-Stability Index for Evaluating Deep Learning Models
von: Dai, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Generative Medical Image Anonymization Based on Latent Code Projection and Optimization
von: Li, Huiyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Lossy Common Information in a Learnable Gray-Wyner Network
von: de Andrade, Anderson, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Compressed Image Generation with Denoising Diffusion Codebook Models
von: Ohayon, Guy, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ImageGem: In-the-wild Generative Image Interaction Dataset for Generative Model Personalization
von: Guo, Yuanhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Information-Guided Diffusion Sampling for Dataset Distillation
von: Ye, Linfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

I-Con: A Unifying Framework for Representation Learning
von: Alshammari, Shaden, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Noise Scheduling as Information-Guided Allocation in Diffusion Training
von: Raya, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Forte : Finding Outliers with Representation Typicality Estimation
von: Ganguly, Debargha, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Understanding the Role of Equivariance in Self-supervised Learning
von: Wang, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Normalized Conditional Mutual Information Surrogate Loss for Deep Neural Classifiers
von: Ye, Linfeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Insights from Gradient Dynamics: Gradient Autoscaled Normalization
von: Yun, Vincent-Daniel
Veröffentlicht: (2025)

Towards Efficient VLMs: Information-Theoretic Driven Compression via Adaptive Structural Pruning
von: Xu, Zhaoqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SDQM: Synthetic Data Quality Metric for Object Detection Dataset Evaluation
von: Zenith, Ayush, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RPN 2: On Interdependence Function Learning Towards Unifying and Advancing CNN, RNN, GNN, and Transformer
von: Zhang, Jiawei
Veröffentlicht: (2024)

Poly-View Contrastive Learning
von: Shidani, Amitis, et al.
Veröffentlicht: (2024)

How Much Is a Dataset Worth? Scaling Laws, the Vendi Score, and Matrix Spectral Functions
von: Bilmes, Jeff A., et al.
Veröffentlicht: (2026)

RPN: Reconciled Polynomial Network Towards Unifying PGMs, Kernel SVMs, MLP and KAN
von: Zhang, Jiawei
Veröffentlicht: (2024)

Deep Generative Sampling in the Dual Divergence Space: A Data-efficient & Interpretative Approach for Generative AI
von: Garg, Sahil, et al.
Veröffentlicht: (2024)