Buchumschlag

Learning Structured Representations by Embedding Class Hierarchy with Fast Optimal Transport

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zeng, Siqi, Du, Sixian, Yamada, Makoto, Zhao, Han
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

Learning Structured Representations with Hyperbolic Embeddings
von: Sinha, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

When LRP Diverges from Leave-One-Out in Transformers
von: You, Weiqiu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Many-to-Many Matching via Sparsity Controlled Optimal Transport
von: Liu, Weijie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LSMI-Sinkhorn: Semi-supervised Mutual Information Estimation with Optimal Transport
von: Liu, Yanbin, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Hierarchy Representation of Data in Machine Learnings
von: Yegang, Han, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Fast unsupervised ground metric learning with tree-Wasserstein distance
von: Düsterwald, Kira M., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Task Vector Bases: A Unified and Scalable Framework for Compressed Task Arithmetic
von: Zeng, Siqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Mapping : Domain-Invariant Representations via Spectral Embedding of Optimal Transport Plans
von: Saoud, Abdel Djalil Sad, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PhiNets: Brain-inspired Non-contrastive Learning Based on Temporal Prediction Hypothesis
von: Ishikawa, Satoki, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Structure-Preserving Multi-View Embedding Using Gromov-Wasserstein Optimal Transport
von: Eufrazio, Rafael Pereira, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimal Transport for Structure Learning Under Missing Data
von: Vo, Vy, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Joint Optimal Transport and Embedding for Network Alignment
von: Yu, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Anchor Space Optimal Transport as a Fast Solution to Multiple Optimal Transport Problems
von: Huang, Jianming, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Linear Optimal Partial Transport Embedding
von: Bai, Yikun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Transport of Algebraic Structure to Latent Embeddings
von: Pfrommer, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Neighbor Embeddings Using Unbalanced Optimal Transport Metrics
von: Rana, Muhammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Embedding Empirical Distributions for Computing Optimal Transport Maps
von: Jiang, Mingchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SAFA-SNN: Sparsity-Aware On-Device Few-Shot Class-Incremental Learning with Fast-Adaptive Structure of Spiking Neural Network
von: Zhang, Huijing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AvAtar: Learning to Align via Active Optimal Transport
von: Yu, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Delayed Momentum Aggregation: Communication-efficient Byzantine-robust Federated Learning with Partial Participation
von: Otsuka, Kaoru, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hierarchical Multi-Marginal Optimal Transport for Network Alignment
von: Zeng, Zhichen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Submodular Framework for Structured-Sparse Optimal Transport
von: Manupriya, Piyushi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fast and Interpretable Protein Substructure Alignment via Optimal Transport
von: Wang, Zhiyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Weisfeiler and Leman Go Loopy: A New Hierarchy for Graph Representational Learning
von: Paolino, Raffaele, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Empirical Study of Self-supervised Learning with Wasserstein Distance
von: Yamada, Makoto, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Geometry-Aware Optimal Transport: Fast Intrinsic Dimension and Wasserstein Distance Estimation
von: Genans, Ferdinand, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fast Log-Domain Sinkhorn Optimal Transport with Warp-Level GPU Reductions
von: Xiao, Hao
Veröffentlicht: (2026)

Geometric Operator Learning with Optimal Transport
von: Li, Xinyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards the Effect of Examples on In-Context Learning: A Theoretical Case Study
von: He, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hierarchy-Guided Multimodal Representation Learning for Taxonomic Inference
von: Ahmed, Sk Miraj, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Overcoming Class Imbalance: Unified GNN Learning with Structural and Semantic Connectivity Representations
von: Alchihabi, Abdullah, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Who is In Charge? Dissecting Role Conflicts in Instruction Following
von: Zeng, Siqi
Veröffentlicht: (2025)

Poincaré Differential Privacy for Hierarchy-Aware Graph Embedding
von: Wei, Yuecen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Rethinking Optimal Transport in Offline Reinforcement Learning
von: Asadulaev, Arip, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ENOT: Expectile Regularization for Fast and Accurate Training of Neural Optimal Transport
von: Buzun, Nazar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Ultrametric Trees for Optimal Transport Regression
von: Chen, Samantha, et al.
Veröffentlicht: (2022)

On the Benefit of Optimal Transport for Curriculum Reinforcement Learning
von: Klink, Pascal, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Optimal Transport Learning: Balancing Value Optimization and Fairness in Individualized Treatment Rules
von: Cui, Wenhai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Stick-Breaking Embedded Topic Model with Continuous Optimal Transport for Online Analysis of Document Streams
von: Granese, Federica, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OMH: Structured Sparsity via Optimally Matched Hierarchy for Unsupervised Semantic Segmentation
von: Ozaydin, Baran, et al.
Veröffentlicht: (2024)