Learning Locally Adaptive Metrics that Enhance Structural Representation with $\texttt{LAMINAR}$
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Kleiber, Christian, Oliver, William H., Buck, Tobias |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Fast Likelihood-Free Parameter Estimation for Lévy Processes
par: Coloma, Nicolas, et autres
Publié: (2025)
par: Coloma, Nicolas, et autres
Publié: (2025)
$\texttt{SynC}$: Synergistic Boosting of Structure and Representation for Deep Graph Clustering
par: Ding, Shifei, et autres
Publié: (2024)
par: Ding, Shifei, et autres
Publié: (2024)
Modeling massive highly-multivariate nonstationary spatial data with the basis graphical lasso
par: Krock, Mitchell, et autres
Publié: (2021)
par: Krock, Mitchell, et autres
Publié: (2021)
$\texttt{causalAssembly}$: Generating Realistic Production Data for Benchmarking Causal Discovery
par: Göbler, Konstantin, et autres
Publié: (2023)
par: Göbler, Konstantin, et autres
Publié: (2023)
Auto-Adaptive PINNs with Applications to Phase Transitions
par: Buck, Kevin, et autres
Publié: (2025)
par: Buck, Kevin, et autres
Publié: (2025)
AMOSL: Adaptive Modality-wise Structure Learning in Multi-view Graph Neural Networks For Enhanced Unified Representation
par: Liang, Peiyu, et autres
Publié: (2024)
par: Liang, Peiyu, et autres
Publié: (2024)
Grokking and Generalization Collapse: Insights from \texttt{HTSR} theory
par: Prakash, Hari K., et autres
Publié: (2025)
par: Prakash, Hari K., et autres
Publié: (2025)
Concept Factorization via Self-Representation and Adaptive Graph Structure Learning
par: Yang, Zhengqin, et autres
Publié: (2025)
par: Yang, Zhengqin, et autres
Publié: (2025)
Revisiting Bisimulation Metric for Robust Representations in Reinforcement Learning
par: Zhang, Leiji, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Leiji, et autres
Publié: (2025)
Adaptive Log-Euclidean Metrics for SPD Matrix Learning
par: Chen, Ziheng, et autres
Publié: (2023)
par: Chen, Ziheng, et autres
Publié: (2023)
$\texttt{lrnnx}$: A library for Linear RNNs
par: Bania, Karan, et autres
Publié: (2026)
par: Bania, Karan, et autres
Publié: (2026)
$\texttt{MiniMol}$: A Parameter-Efficient Foundation Model for Molecular Learning
par: Kläser, Kerstin, et autres
Publié: (2024)
par: Kläser, Kerstin, et autres
Publié: (2024)
Enhancing Graph Representation Learning with Localized Topological Features
par: Yan, Zuoyu, et autres
Publié: (2025)
par: Yan, Zuoyu, et autres
Publié: (2025)
\texttt{Range-Arithmetic}: Verifiable Deep Learning Inference on an Untrusted Party
par: Rahimi, Ali, et autres
Publié: (2025)
par: Rahimi, Ali, et autres
Publié: (2025)
SDSC:A Structure-Aware Metric for Semantic Signal Representation Learning
par: Lee, Jeyoung, et autres
Publié: (2025)
par: Lee, Jeyoung, et autres
Publié: (2025)
Continual Learning of Domain-Invariant Representations
par: Janetzky, Pascal, et autres
Publié: (2026)
par: Janetzky, Pascal, et autres
Publié: (2026)
$\texttt{dattri}$: A Library for Efficient Data Attribution
par: Deng, Junwei, et autres
Publié: (2024)
par: Deng, Junwei, et autres
Publié: (2024)
A User's Guide to $\texttt{KSig}$: GPU-Accelerated Computation of the Signature Kernel
par: Tóth, Csaba, et autres
Publié: (2025)
par: Tóth, Csaba, et autres
Publié: (2025)
Adaptive Swarm Mesh Refinement using Deep Reinforcement Learning with Local Rewards
par: Freymuth, Niklas, et autres
Publié: (2024)
par: Freymuth, Niklas, et autres
Publié: (2024)
Enhancing Federated Graph Learning via Adaptive Fusion of Structural and Node Characteristics
par: Gao, Xianjun, et autres
Publié: (2024)
par: Gao, Xianjun, et autres
Publié: (2024)
Generalization of Quantum Machine Learning Models Using Quantum Fisher Information Metric
par: Haug, Tobias, et autres
Publié: (2023)
par: Haug, Tobias, et autres
Publié: (2023)
Evaluating Local Explainability Metrics for Machine Learning Models on Tabular Data
par: Pereira, Tomás, et autres
Publié: (2026)
par: Pereira, Tomás, et autres
Publié: (2026)
$\texttt{SEM-CTRL}$: Semantically Controlled Decoding
par: Albinhassan, Mohammad, et autres
Publié: (2025)
par: Albinhassan, Mohammad, et autres
Publié: (2025)
Dual-Decoupling Learning and Metric-Adaptive Thresholding for Semi-Supervised Multi-Label Learning
par: Xiao, Jia-Hao, et autres
Publié: (2024)
par: Xiao, Jia-Hao, et autres
Publié: (2024)
Dynamic Sheaf Diffusion Networks with Adaptive Local Structure for Heterogeneous Spatio-Temporal Graph Learning
par: Mostafa, Abeer, et autres
Publié: (2026)
par: Mostafa, Abeer, et autres
Publié: (2026)
Causal Representation Learning on High-Dimensional Data: Benchmarks, Reproducibility, and Evaluation Metrics
par: Sadeghi, Alireza, et autres
Publié: (2026)
par: Sadeghi, Alireza, et autres
Publié: (2026)
On the Convergence of Locally Adaptive and Scalable Diffusion-Based Sampling Methods for Deep Bayesian Neural Network Posteriors
par: Rensmeyer, Tim, et autres
Publié: (2024)
par: Rensmeyer, Tim, et autres
Publié: (2024)
CODES: Benchmarking Coupled ODE Surrogates
par: Janssen, Robin, et autres
Publié: (2024)
par: Janssen, Robin, et autres
Publié: (2024)
Emulating Radiative Transfer in Astrophysical Environments
par: Rost, Rune, et autres
Publié: (2025)
par: Rost, Rune, et autres
Publié: (2025)
Structural Learning Theory: A Metric-Topology Factorization Approach
par: Li, Xin
Publié: (2026)
par: Li, Xin
Publié: (2026)
\texttt{R$^\textbf{2}$AI}: Towards Resistant and Resilient AI in an Evolving World
par: Sun, Youbang, et autres
Publié: (2025)
par: Sun, Youbang, et autres
Publié: (2025)
Representer Theorems for Metric and Preference Learning: Geometric Insights and Algorithms
par: Morteza, Peyman
Publié: (2023)
par: Morteza, Peyman
Publié: (2023)
Towards Reproducibility in Predictive Process Mining: SPICE -- A Deep Learning Library
par: Stritzel, Oliver, et autres
Publié: (2025)
par: Stritzel, Oliver, et autres
Publié: (2025)
Beyond Rigid Geometries: The Spline-Pullback Metric for Universal Diffeomorphic SPD Representation Learning
par: Das, Tushar, et autres
Publié: (2026)
par: Das, Tushar, et autres
Publié: (2026)
Fair Representation Learning for Continuous Sensitive Attributes using Expectation of Integral Probability Metrics
par: Kong, Insung, et autres
Publié: (2025)
par: Kong, Insung, et autres
Publié: (2025)
Provably Adaptive Average Reward Reinforcement Learning for Metric Spaces
par: Kar, Avik, et autres
Publié: (2024)
par: Kar, Avik, et autres
Publié: (2024)
GLProtein: Global-and-Local Structure Aware Protein Representation Learning
par: Liu, Yunqing, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Yunqing, et autres
Publié: (2025)
Locally Adaptive Federated Learning
par: Mukherjee, Sohom, et autres
Publié: (2023)
par: Mukherjee, Sohom, et autres
Publié: (2023)
Nash: Neural Adaptive Shrinkage for Structured High-Dimensional Regression
par: Denault, William R. P.
Publié: (2025)
par: Denault, William R. P.
Publié: (2025)
Newton Losses: Using Curvature Information for Learning with Differentiable Algorithms
par: Petersen, Felix, et autres
Publié: (2024)
par: Petersen, Felix, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Fast Likelihood-Free Parameter Estimation for Lévy Processes
par: Coloma, Nicolas, et autres
Publié: (2025) -
$\texttt{SynC}$: Synergistic Boosting of Structure and Representation for Deep Graph Clustering
par: Ding, Shifei, et autres
Publié: (2024) -
Modeling massive highly-multivariate nonstationary spatial data with the basis graphical lasso
par: Krock, Mitchell, et autres
Publié: (2021) -
$\texttt{causalAssembly}$: Generating Realistic Production Data for Benchmarking Causal Discovery
par: Göbler, Konstantin, et autres
Publié: (2023) -
Auto-Adaptive PINNs with Applications to Phase Transitions
par: Buck, Kevin, et autres
Publié: (2025)