Buchumschlag

Gaussian Mixture Vector Quantization with Aggregated Categorical Posterior

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Yan, Mingyuan, Wu, Jiawei, Shah, Rushi, Liu, Dianbo
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

VQSynery: Robust Drug Synergy Prediction With Vector Quantization Mechanism
von: Wu, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Representation Collapsing Problems in Vector Quantization
von: Zhao, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving Discrete Optimisation Via Decoupled Straight-Through Estimator
von: Shah, Rushi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Early Quantization Shrinks Codebook: A Simple Fix for Diversity-Preserving Tokenization
von: Zhao, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Mitigating Premature Discretization with Progressive Quantization for Robust Vector Tokenization
von: Zhao, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Balance of Number of Embedding and their Dimensions in Vector Quantization
von: Chen, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

JEDI: Joint Embedding Diffusion World Model for Online Model-Based Reinforcement Learning
von: Lim, Jing Yu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Explore-Execute Chain: Towards an Efficient Structured Reasoning Paradigm
von: Yang, Kaisen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Causal Inference with Categorical Unobserved Confounder via Mixture Learning
von: Saha, Aytijhya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PrismQuant: Rate-Distortion-Optimal Vector Quantization for Gaussian-Mixture Sources
von: Park, Bumsu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Performance Asymmetry in Model-Based Reinforcement Learning
von: Lim, Jing Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FedAWA: Adaptive Optimization of Aggregation Weights in Federated Learning Using Client Vectors
von: Shi, Changlong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Training-Free Vector Quantization via Gaussian VAEs
von: Xu, Tongda, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Summarizing Bayesian Nonparametric Mixture Posterior -- Sliced Optimal Transport Metrics for Gaussian Mixtures
von: Nguyen, Khai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

discretize_distributions: Efficient Quantization of Gaussian Mixtures with Guarantees in Wasserstein Distance
von: Adams, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ResBit: Residual Bit Vector for Categorical Values
von: Fuchi, Masane, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Robust Variational Bayes by Min-Max Median Aggregation
von: Yan, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deconstructing Generative Diversity: An Information Bottleneck Analysis of Discrete Latent Generative Models
von: Wu, Yudi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Pyramid Vector Quantization for LLMs
von: van der Ouderaa, Tycho F. A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Online Vector Quantized Attention
von: Alonso, Nick, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Judge-Aware Ranking Framework for Evaluating Large Language Models without Ground Truth
von: Xu, Mingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SOLAR: A Self-Optimizing Open-Ended Autonomous Agent for Lifelong Learning and Continual Adaptation
von: Vetcha, Nitin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Compressing 3D Gaussian Splatting by Noise-Substituted Vector Quantization
von: Wang, Haishan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RQ-MoE: Residual Quantization via Mixture of Experts for Efficient Input-Dependent Vector Compression
von: Zhong, Zhengjia, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Continuously Augmented Discrete Diffusion model for Categorical Generative Modeling
von: Zheng, Huangjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uncertainty-Based Extensible Codebook for Discrete Federated Learning in Heterogeneous Data Silos
von: Zhang, Tianyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bridging Mechanistic Interpretability and Prompt Engineering with Gradient Ascent for Interpretable Persona Control
von: Saini, Harshvardhan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Regime-Adaptive Bayesian Optimization via Dirichlet Process Mixtures of Gaussian Processes
von: Zhang, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generalized Radius and Integrated Codebook Transforms for Differentiable Vector Quantization
von: You, Haochen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FedLPA: One-shot Federated Learning with Layer-Wise Posterior Aggregation
von: Liu, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Gaussian Process-Gated Hierarchical Mixtures of Experts
von: Liu, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Vector Quantization in the Brain: Grid-like Codes in World Models
von: Peng, Xiangyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Masked Vector Quantization
von: Nguyen, David D., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Onsager-Machlup Posterior Transport for Deep Gaussian Processes
von: Xu, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Efficient Quantization of Mixture-of-Experts with Theoretical Generalization Guarantees
von: Chowdhury, Mohammed Nowaz Rabbani, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Disentanglement Analysis in Deep Latent Variable Models Matching Aggregate Posterior Distributions
von: Saha, Surojit, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Transformers as Unsupervised Learning Algorithms: A study on Gaussian Mixtures
von: Chen, Zhiheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LongVQ: Long Sequence Modeling with Vector Quantization on Structured Memory
von: Liu, Zicheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Federated Gaussian Mixture Models
von: Pettersson, Sophia Zhang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MoPEQ: Mixture of Mixed Precision Quantized Experts
von: Chitty-Venkata, Krishna Teja, et al.
Veröffentlicht: (2025)