Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Nowak, Aleksandra I., Mercea, Otniel-Bogdan, Arnab, Anurag, Pfeiffer, Jonas, Dauphin, Yann, Evci, Utku |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2410.15858 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Time-, Memory- and Parameter-Efficient Visual Adaptation
von: Mercea, Otniel-Bogdan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mercea, Otniel-Bogdan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Fine-grained Parameter Sharing via Sparse Tensor Decomposition
von: Üyük, Cem, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Üyük, Cem, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Audio-Visual Generalized Zero-Shot Learning using Pre-Trained Large Multi-Modal Models
von: Kurzendörfer, David, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kurzendörfer, David, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Compression Scaling Laws:Unifying Sparsity and Quantization
von: Frantar, Elias, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Frantar, Elias, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dynamic Sparse Training with Structured Sparsity
von: Lasby, Mike, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lasby, Mike, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Robustmix: Improving Robustness by Regularizing the Frequency Bias of Deep Nets
von: Ngnawe, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ngnawe, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Neglected Hessian component explains mysteries in Sharpness regularization
von: Dauphin, Yann N., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dauphin, Yann N., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Progressive Gradient Flow for Robust N:M Sparsity Training in Transformers
von: Bambhaniya, Abhimanyu Rajeshkumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bambhaniya, Abhimanyu Rajeshkumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Journey Matters: Average Parameter Count over Pre-training Unifies Sparse and Dense Scaling Laws
von: Jin, Tian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jin, Tian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Avoiding spurious sharpness minimization broadens applicability of SAM
von: Singh, Sidak Pal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Singh, Sidak Pal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient Active Learning with Abstention
von: Zhu, Yinglun, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zhu, Yinglun, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Rethinking Adapter Placement: A Dominant Adaptation Module Perspective
von: Zhang, Suoxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Suoxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Introduction to speech recognition
von: Dauphin, Gabriel
Veröffentlicht: (2024)
von: Dauphin, Gabriel
Veröffentlicht: (2024)
Cross-Modal Adapter: Parameter-Efficient Transfer Learning Approach for Vision-Language Models
von: Yang, Juncheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Juncheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Modular Deep Learning
von: Pfeiffer, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Pfeiffer, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Temporal Chain of Thought: Long-Video Understanding by Thinking in Frames
von: Arnab, Anurag, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Arnab, Anurag, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ELLA: Efficient Lifelong Learning for Adapters in Large Language Models
von: Biswas, Shristi Das, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Biswas, Shristi Das, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A density estimation perspective on learning from pairwise human preferences
von: Dumoulin, Vincent, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Dumoulin, Vincent, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Shifting the Paradigm: A Diffeomorphism Between Time Series Data Manifolds for Achieving Shift-Invariancy in Deep Learning
von: Demirel, Berken Utku, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Demirel, Berken Utku, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Without Augmenting: Unsupervised Time Series Representation Learning via Frame Projections
von: Demirel, Berken Utku, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Demirel, Berken Utku, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Pareto Low-Rank Adapters: Efficient Multi-Task Learning with Preferences
von: Dimitriadis, Nikolaos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dimitriadis, Nikolaos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Structure-Aware Framework for Learning Device Placements on Computation Graphs
von: Duan, Shukai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Duan, Shukai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Symmetric Low-Rank Adapters
von: Panoutsos, Tales, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Panoutsos, Tales, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Wander Through the Multimodal Landscape: Efficient Transfer Learning via Low-rank Sequence Multimodal Adapter
von: Guo, Zirun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guo, Zirun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Transfer learning via Regularized Linear Discriminant Analysis
von: Zhang, Hongzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Hongzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Physics Informed Machine Learning Framework for Optimal Sensor Placement and Parameter Estimation
von: Venianakis, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Venianakis, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Evaluating Utility of Memory Efficient Medical Image Generation: A Study on Lung Nodule Segmentation
von: Khadra, Kathrin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Khadra, Kathrin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Sparser, Better, Deeper, Stronger: Improving Sparse Training with Exact Orthogonal Initialization
von: Nowak, Aleksandra Irena, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nowak, Aleksandra Irena, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Differentiable Particle Filtering using Optimal Placement Resampling
von: Csuzdi, Domonkos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Csuzdi, Domonkos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Conservative Approach for Few-Shot Transfer in Off-Dynamics Reinforcement Learning
von: Daoudi, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Daoudi, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2023)
PLATE: Plasticity-Tunable Efficient Adapters for Geometry-Aware Continual Learning
von: Cosentino, Romain
Veröffentlicht: (2026)
von: Cosentino, Romain
Veröffentlicht: (2026)
Good Enough to Learn: LLM-based Anomaly Detection in ECU Logs without Reliable Labels
von: Bogdan, Bogdan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bogdan, Bogdan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Traffic-Aware Optimal Taxi Placement Using Graph Neural Network-Based Reinforcement Learning
von: Khetarpaul, Sonia, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Khetarpaul, Sonia, et al.
Veröffentlicht: (2026)
F-Adapter: Frequency-Adaptive Parameter-Efficient Fine-Tuning in Scientific Machine Learning
von: Zhang, Hangwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Hangwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Advancing GDP Forecasting: The Potential of Machine Learning Techniques in Economic Predictions
von: Oancea, Bogdan
Veröffentlicht: (2025)
von: Oancea, Bogdan
Veröffentlicht: (2025)
Unsupervised Machine Learning for Detecting Structural Anomalies in European Regional Statistics
von: Oancea, Bogdan
Veröffentlicht: (2026)
von: Oancea, Bogdan
Veröffentlicht: (2026)
Hadamard Adapter: An Extreme Parameter-Efficient Adapter Tuning Method for Pre-trained Language Models
von: Chen, Yuyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Yuyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Statistical Limits and Efficient Algorithms for Differentially Private Federated Learning
von: Auddy, Arnab, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Auddy, Arnab, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Temporal Cardiovascular Dynamics for Improved PPG-Based Heart Rate Estimation
von: Demirel, Berken Utku, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Demirel, Berken Utku, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Optimal Sensor Placement for Black Box Stochastic Simulations
von: Cordero-Encinar, Paula, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cordero-Encinar, Paula, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Time-, Memory- and Parameter-Efficient Visual Adaptation
von: Mercea, Otniel-Bogdan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Learning Fine-grained Parameter Sharing via Sparse Tensor Decomposition
von: Üyük, Cem, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Audio-Visual Generalized Zero-Shot Learning using Pre-Trained Large Multi-Modal Models
von: Kurzendörfer, David, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Compression Scaling Laws:Unifying Sparsity and Quantization
von: Frantar, Elias, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Dynamic Sparse Training with Structured Sparsity
von: Lasby, Mike, et al.
Veröffentlicht: (2023)