First-Order Manifold Data Augmentation for Regression Learning
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Kaufman, Ilya, Azencot, Omri |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Curvature Enhanced Data Augmentation for Regression
von: Sirot, Ilya Kaufman, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sirot, Ilya Kaufman, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Analyzing Deep Transformer Models for Time Series Forecasting via Manifold Learning
von: Kaufman, Ilya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kaufman, Ilya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Data Augmentation Policy Search for Long-Term Forecasting
von: Nochumsohn, Liran, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nochumsohn, Liran, et al.
Veröffentlicht: (2024)
XCTFormer: Leveraging Cross-Channel and Cross-Time Dependencies for Enhanced Time-Series Analysis
von: Zexer, Israel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zexer, Israel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Multi-Task Learning Approach to Linear Multivariate Forecasting
von: Nochumsohn, Liran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nochumsohn, Liran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Diffusion Model for Regular Time Series Generation from Irregular Data with Completion and Masking
von: Fadlon, Gal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fadlon, Gal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Time Series Generation Under Data Scarcity: A Unified Generative Modeling Approach
von: Gonen, Tal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gonen, Tal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Super-Linear: A Lightweight Pretrained Mixture of Linear Experts for Time Series Forecasting
von: Nochumsohn, Liran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nochumsohn, Liran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Generative Modeling of Regular and Irregular Time Series Data via Koopman VAEs
von: Naiman, Ilan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Naiman, Ilan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Beyond Data Scarcity: A Frequency-Driven Framework for Zero-Shot Forecasting
von: Nochumsohn, Liran, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nochumsohn, Liran, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Sequential Disentanglement by Extracting Static Information From A Single Sequence Element
von: Berman, Nimrod, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Berman, Nimrod, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DiffSDA: Unsupervised Diffusion Sequential Disentanglement Across Modalities
von: Zisling, Hedi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zisling, Hedi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
One-Step Offline Distillation of Diffusion-based Models via Koopman Modeling
von: Berman, Nimrod, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Berman, Nimrod, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Reviving Life on the Edge: Joint Score-Based Graph Generation of Rich Edge Attributes
von: Berman, Nimrod, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Berman, Nimrod, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Disentanglement Beyond Static vs. Dynamic: A Benchmark and Evaluation Framework for Multi-Factor Sequential Representations
von: Barami, Tal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Barami, Tal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DAPLSR: Data Augmentation Partial Least Squares Regression Model via Manifold Optimization
von: Chen, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Utilizing Image Transforms and Diffusion Models for Generative Modeling of Short and Long Time Series
von: Naiman, Ilan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Naiman, Ilan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards General Modality Translation with Contrastive and Predictive Latent Diffusion Bridge
von: Berman, Nimrod, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Berman, Nimrod, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Data Augmentation for Deep Learning Regression Tasks by Machine Learning Models
von: Shmuel, Assaf, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shmuel, Assaf, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Automated Manifold Learning for Reduced Order Modeling
von: Nasim, Imran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nasim, Imran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Regression Augmentation With Data-Driven Segmentation
von: Alahyari, Shayan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Alahyari, Shayan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CAMEL: Curvature-Augmented Manifold Embedding and Learning
von: Xu, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Xu, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Bridging Efficiency and Safety: Formal Verification of Neural Networks with Early Exits
von: Elboher, Yizhak Yisrael, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Elboher, Yizhak Yisrael, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Augmentation Invariant Manifold Learning
von: Wang, Shulei
Veröffentlicht: (2022)
von: Wang, Shulei
Veröffentlicht: (2022)
Vector Quantile Regression on Manifolds
von: Pegoraro, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Pegoraro, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Implicit Manifold Gaussian Process Regression
von: Fichera, Bernardo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Fichera, Bernardo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Active Learning for Manifold Gaussian Process Regression
von: Cheng, Yuanxing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cheng, Yuanxing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multilinear Kernel Regression and Imputation via Manifold Learning
von: Nguyen, Duc Thien, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nguyen, Duc Thien, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Unraveling Hidden Representations: A Multi-Modal Layer Analysis for Better Synthetic Content Forensics
von: Or, Tom, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Or, Tom, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Curvature Augmented Manifold Embedding and Learning
von: Liu, Yongming
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Yongming
Veröffentlicht: (2024)
FLEX: A Backbone for Diffusion-Based Modeling of Spatio-temporal Physical Systems
von: Erichson, N. Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Erichson, N. Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Neural Networks for Censored Expectile Regression Based on Data Augmentation
von: Cao, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cao, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Augment on Manifold: Mixup Regularization with UMAP
von: El-Laham, Yousef, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: El-Laham, Yousef, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Fréchet Regression on the Bures-Wasserstein Manifold
von: Nguyen, Duc Toan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nguyen, Duc Toan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Sheaf Neural Networks on SPD Manifolds: Second-Order Geometric Representation Learning
von: Peng, Yuhan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Peng, Yuhan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Supervised Manifold Learning for Functional Data
von: Tan, Ruoxu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tan, Ruoxu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
RC-Mixup: A Data Augmentation Strategy against Noisy Data for Regression Tasks
von: Hwang, Seong-Hyeon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hwang, Seong-Hyeon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Diffusion-based Semi-supervised Spectral Algorithm for Regression on Manifolds
von: Xia, Weichun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xia, Weichun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Transductive and Learning-Augmented Online Regression
von: Raman, Vinod, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Raman, Vinod, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Spectral Manifold Harmonization for Graph Imbalanced Regression
von: Nogueira, Brenda, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nogueira, Brenda, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Curvature Enhanced Data Augmentation for Regression
von: Sirot, Ilya Kaufman, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Analyzing Deep Transformer Models for Time Series Forecasting via Manifold Learning
von: Kaufman, Ilya, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Data Augmentation Policy Search for Long-Term Forecasting
von: Nochumsohn, Liran, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
XCTFormer: Leveraging Cross-Channel and Cross-Time Dependencies for Enhanced Time-Series Analysis
von: Zexer, Israel, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
A Multi-Task Learning Approach to Linear Multivariate Forecasting
von: Nochumsohn, Liran, et al.
Veröffentlicht: (2025)