Buchumschlag

Parallelizing Autoregressive Generation with Variational State Space Models

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Lambrechts, Gaspard, Claes, Yann, Geurts, Pierre, Ernst, Damien
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Maximum-Entropy Exploration with Future State-Action Visitation Measures
von: Bolland, Adrien, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Off-Policy Maximum Entropy RL with Future State and Action Visitation Measures
von: Bolland, Adrien, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Informed POMDP: Leveraging Additional Information in Model-Based RL
von: Lambrechts, Gaspard, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Behind the Myth of Exploration in Policy Gradients
von: Bolland, Adrien, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Theoretical Justification for Asymmetric Actor-Critic Algorithms
von: Lambrechts, Gaspard, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Informed Asymmetric Actor-Critic: Leveraging Privileged Signals Beyond Full-State Access
von: Ebi, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Parallelizable memory recurrent units
von: De Geeter, Florent, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Hybrid additive modeling with partial dependence for supervised regression and dynamical systems forecasting
von: Claes, Yann, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Projected Autoregression: Autoregressive Language Generation in Continuous State Space
von: Naparstek, Oshri
Veröffentlicht: (2026)

An Equivalence between Bayesian Priors and Penalties in Variational Inference
von: Wolinski, Pierre, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Unifying Autoregressive and Diffusion-Based Sequence Generation
von: Fathi, Nima, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reinforcement Learning to improve delta robot throws for sorting scrap metal
von: Louette, Arthur, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Time Series Clustering with General State Space Models via Stochastic Variational Inference
von: Ishizuka, Ryoichi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Physics-Informed Variational State-Space Gaussian Processes
von: Hamelijnck, Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scaling State-Space Models on Multiple GPUs with Tensor Parallelism
von: Dutt, Anurag, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Reviving Any-Subset Autoregressive Models with Principled Parallel Sampling and Speculative Decoding
von: Guo, Gabe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Parallel Stochastic Gradient-Based Planning for World Models
von: Psenka, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Real-World Reinforcement Learning of Active Perception Behaviors
von: Hu, Edward S., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cost Estimation in Unit Commitment Problems Using Simulation-Based Inference
von: Pirlet, Matthias, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Gym-TORAX: Open-source software for integrating reinforcement learning with plasma control simulators in tokamak research
von: Mouchamps, Antoine, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FourierNAT: A Fourier-Mixing-Based Non-Autoregressive Transformer for Parallel Sequence Generation
von: Kiruluta, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GG-SSMs: Graph-Generating State Space Models
von: Zubić, Nikola, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Compositional Generalization in Autoregressive Models via Logit Composition
von: Kumar, Aakash, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ReFusion: A Diffusion Large Language Model with Parallel Autoregressive Decoding
von: Li, Jia-Nan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Autoregressivity in the Latent Space of a GP-VAE Language Model: An Empirical Ablation Study
von: Ruffenach, Yves
Veröffentlicht: (2025)

Least-Ambiguous Multi-Label Classifier
von: Hagos, Misgina Tsighe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From Generalization Analysis to Optimization Designs for State Space Models
von: Liu, Fusheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fast Graph Generation via Autoregressive Noisy Filtration Modeling
von: Krimmel, Markus, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Flexible Language Modeling in Continuous Space with Transformer-based Autoregressive Flows
von: Zhang, Ruixiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Spike-based computation using classical recurrent neural networks
von: De Geeter, Florent, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Less Is More: Generating Time Series with LLaMA-Style Autoregression in Simple Factorized Latent Spaces
von: Li, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neuronal Competition Groups with Supervised STDP for Spike-Based Classification
von: Goupy, Gaspard, et al.
Veröffentlicht: (2024)

How to craft a deep reinforcement learning policy for wind farm flow control
von: Kadoche, Elie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

[Re] FairDICE: A Fair Tradeoff in Multi-objective Offline RL
von: Adema, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Watermarking Autoregressive Image Generation
von: Jovanović, Nikola, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Decentralized Autoregressive Generation
von: Maschan, Stepan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deep State-Space Generative Model For Correlated Time-to-Event Predictions
von: Xue, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Spectral State Space Models
von: Agarwal, Naman, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SpikingSSMs: Learning Long Sequences with Sparse and Parallel Spiking State Space Models
von: Shen, Shuaijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Tiny Autoregressive Recursive Models
von: Rauba, Paulius, et al.
Veröffentlicht: (2026)