Score-based Pullback Riemannian Geometry: Extracting the Data Manifold Geometry using Anisotropic Flows
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Diepeveen, Willem, Batzolis, Georgios, Shumaylov, Zakhar, Schönlieb, Carola-Bibiane |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Pullback Flow Matching on Data Manifolds
von: de Kruiff, Friso, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: de Kruiff, Friso, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Manifold Learning with Normalizing Flows: Towards Regularity, Expressivity and Iso-Riemannian Geometry
von: Diepeveen, Willem, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Diepeveen, Willem, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On Information Geometry and Iterative Optimization in Model Compression: Operator Factorization
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Iso-Riemannian Optimization on Learned Data Manifolds
von: Diepeveen, Willem, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Diepeveen, Willem, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Data-driven approaches to inverse problems
von: Schönlieb, Carola-Bibiane, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Schönlieb, Carola-Bibiane, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Riemannian Archetypal Analysis: Interpretable non-linear data analysis on deformed star distributions
von: Diepeveen, Willem, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Diepeveen, Willem, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Curvature Corrected Nonnegative Manifold Data Factorization
von: Chew, Joyce, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chew, Joyce, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Pulling back symmetric Riemannian geometry for data analysis
von: Diepeveen, Willem
Veröffentlicht: (2024)
von: Diepeveen, Willem
Veröffentlicht: (2024)
Staying on the Manifold: Geometry-Aware Noise Injection
von: Jacobsen, Albert Kjøller, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jacobsen, Albert Kjøller, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Riemannian AmbientFlow: Towards Simultaneous Manifold Learning and Generative Modeling from Corrupted Data
von: Diepeveen, Willem, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Diepeveen, Willem, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Geometry-Aware Generative Autoencoders for Warped Riemannian Metric Learning and Generative Modeling on Data Manifolds
von: Sun, Xingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Xingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Manifold Integrated Gradients: Riemannian Geometry for Feature Attribution
von: Zaher, Eslam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zaher, Eslam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Riemannian Variational Flow Matching for Material and Protein Design
von: Zaghen, Olga, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zaghen, Olga, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Symplectic Neural Flows for Modeling and Discovery
von: Canizares, Priscilla, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Canizares, Priscilla, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A singular Riemannian Geometry Approach to Deep Neural Networks III. Piecewise Differentiable Layers and Random Walks on $n$-dimensional Classes
von: Benfenati, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Benfenati, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Weakly Convex Regularisers for Inverse Problems: Convergence of Critical Points and Primal-Dual Optimisation
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Neural Feature Geometry Evolves as Discrete Ricci Flow
von: Hehl, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hehl, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Chernoff Bounds for Tensor Expanders on Riemannian Manifolds Using Graph Laplacian Approximation
von: Chang, Shih-Yu
Veröffentlicht: (2024)
von: Chang, Shih-Yu
Veröffentlicht: (2024)
Geometry-aware similarity metrics for neural representations on Riemannian and statistical manifolds
von: Cayco-Gajic, N Alex, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cayco-Gajic, N Alex, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Discretized Gradient Flow for Manifold Learning in the Space of Embeddings
von: Gold, Dara, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Gold, Dara, et al.
Veröffentlicht: (2019)
Hamiltonian Matching for Symplectic Neural Integrators
von: Canizares, Priscilla, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Canizares, Priscilla, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Quantum Geometry insights in Deep Learning
von: Combe, Noémie C.
Veröffentlicht: (2025)
von: Combe, Noémie C.
Veröffentlicht: (2025)
Generalized Lie Symmetries in Physics-Informed Neural Operators
von: Wang, Amy Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Amy Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Geometry Via Sprays on Frechet Manifolds
von: Eftekharinasab, Kaveh
Veröffentlicht: (2023)
von: Eftekharinasab, Kaveh
Veröffentlicht: (2023)
Distance Measure Based on an Embedding of the Manifold of K-Component Gaussian Mixture Models into the Manifold of Symmetric Positive Definite Matrices
von: Vishwakarma, Amit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Vishwakarma, Amit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Riemannian Integrated Gradients: A Geometric View of Explainable AI
von: Costanza, Federico, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Costanza, Federico, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Universal kernels via harmonic analysis on Riemannian symmetric spaces
von: Steinert, Franziskus, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Steinert, Franziskus, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Diffeomorphism-Equivariant Neural Networks
von: Oettinger, Josephine Elisabeth, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Oettinger, Josephine Elisabeth, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Supervised Quadratic Feature Analysis: Information Geometry Approach for Dimensionality Reduction
von: Herrera-Esposito, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Herrera-Esposito, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Integrable Geodesic Flows on Cones over Riemannian Manifolds
von: Mironov, Andrey E., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mironov, Andrey E., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hardness of Learning Neural Networks under the Manifold Hypothesis
von: Kiani, Bobak T., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kiani, Bobak T., et al.
Veröffentlicht: (2024)
PINNs in More General Geometry
von: Hirst, Edward
Veröffentlicht: (2026)
von: Hirst, Edward
Veröffentlicht: (2026)
Learning Beyond Euclid: Curvature-Adaptive Generalization for Neural Networks on Manifolds
von: Sarkar, Krisanu
Veröffentlicht: (2025)
von: Sarkar, Krisanu
Veröffentlicht: (2025)
Radial Compensation: Fixing Radius Distortion in Chart-Based Generative Models on Riemannian Manifolds
von: Papamichalis, Marios, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Papamichalis, Marios, et al.
Veröffentlicht: (2025)
When is a System Discoverable from Data? Discovery Requires Chaos
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On Higher-Order Geometric Refinements of Classical Covariance Asymptotics: An Approach via Intrinsic and Extrinsic Information Geometry
von: Amir, Malik, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Amir, Malik, et al.
Veröffentlicht: (2026)
New Asymptotic Geometric Quantities in Riemannian Geometry and their Geometric applications
von: Jin, Xiaoshang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Jin, Xiaoshang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Riemannian Geometry to Higher Order in the Infinitesimals
von: Bies, William
Veröffentlicht: (2023)
von: Bies, William
Veröffentlicht: (2023)
Expressivity of Bi-Lipschitz Normalizing Flows: A Score-Based Diffusion Perspective
von: Iske, Meira, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Iske, Meira, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A mathematical framework of intelligence and consciousness based on Riemannian Geometry
von: Lu, Meng
Veröffentlicht: (2024)
von: Lu, Meng
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Pullback Flow Matching on Data Manifolds
von: de Kruiff, Friso, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Manifold Learning with Normalizing Flows: Towards Regularity, Expressivity and Iso-Riemannian Geometry
von: Diepeveen, Willem, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
On Information Geometry and Iterative Optimization in Model Compression: Operator Factorization
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Iso-Riemannian Optimization on Learned Data Manifolds
von: Diepeveen, Willem, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Data-driven approaches to inverse problems
von: Schönlieb, Carola-Bibiane, et al.
Veröffentlicht: (2025)