On the number of modes of Gaussian kernel density estimators
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Geshkovski, Borjan, Rigollet, Philippe, Sun, Yihang |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Homogenized Transformers
par: Koubbi, Hugo, et autres
Publié: (2026)
par: Koubbi, Hugo, et autres
Publié: (2026)
Gaussian mixture layers for neural networks
par: Chewi, Sinho, et autres
Publié: (2025)
par: Chewi, Sinho, et autres
Publié: (2025)
Measure-to-measure interpolation using Transformers
par: Geshkovski, Borjan, et autres
Publié: (2024)
par: Geshkovski, Borjan, et autres
Publié: (2024)
The emergence of clusters in self-attention dynamics
par: Geshkovski, Borjan, et autres
Publié: (2023)
par: Geshkovski, Borjan, et autres
Publié: (2023)
Dynamic metastability in the self-attention model
par: Geshkovski, Borjan, et autres
Publié: (2024)
par: Geshkovski, Borjan, et autres
Publié: (2024)
A mathematical perspective on Transformers
par: Geshkovski, Borjan, et autres
Publié: (2023)
par: Geshkovski, Borjan, et autres
Publié: (2023)
Statistical optimal transport
par: Chewi, Sinho, et autres
Publié: (2024)
par: Chewi, Sinho, et autres
Publié: (2024)
On the Approximation Accuracy of Gaussian Variational Inference
par: Katsevich, Anya, et autres
Publié: (2023)
par: Katsevich, Anya, et autres
Publié: (2023)
Scaling Limits of Long-Context Transformers
par: Bruno, Giuseppe, et autres
Publié: (2026)
par: Bruno, Giuseppe, et autres
Publié: (2026)
Eigen-convergence of Gaussian kernelized graph Laplacian by manifold heat interpolation
par: Cheng, Xiuyuan, et autres
Publié: (2021)
par: Cheng, Xiuyuan, et autres
Publié: (2021)
Consistent estimation of generative model representations in the data kernel perspective space
par: Acharyya, Aranyak, et autres
Publié: (2024)
par: Acharyya, Aranyak, et autres
Publié: (2024)
Propagation of Chaos in Contextual Flow Maps
par: Chen, Shi, et autres
Publié: (2026)
par: Chen, Shi, et autres
Publié: (2026)
Holdout cross-validation for large non-Gaussian covariance matrix estimation using Weingarten calculus
par: Lamrani, Lamia, et autres
Publié: (2025)
par: Lamrani, Lamia, et autres
Publié: (2025)
Optimal rates for density and mode estimation with expand-and-sparsify representations
par: Sinha, Kaushik, et autres
Publié: (2026)
par: Sinha, Kaushik, et autres
Publié: (2026)
Robust density estimation over star-shaped density classes
par: Liu, Xiaolong, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Xiaolong, et autres
Publié: (2025)
Rates of convergence for density estimation with generative adversarial networks
par: Puchkin, Nikita, et autres
Publié: (2021)
par: Puchkin, Nikita, et autres
Publié: (2021)
Physics-informed kernel learning
par: Doumèche, Nathan, et autres
Publié: (2024)
par: Doumèche, Nathan, et autres
Publié: (2024)
Constructive conditional normalizing flows
par: Geshkovski, Borjan, et autres
Publié: (2026)
par: Geshkovski, Borjan, et autres
Publié: (2026)
The phase diagram of kernel interpolation in large dimensions
par: Zhang, Haobo, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Haobo, et autres
Publié: (2024)
Concentration bounds for intrinsic dimension estimation using Gaussian kernels
par: Andersson, Martin
Publié: (2025)
par: Andersson, Martin
Publié: (2025)
Early stopping and polynomial smoothing in regression with reproducing kernels
par: Averyanov, Yaroslav, et autres
Publié: (2020)
par: Averyanov, Yaroslav, et autres
Publié: (2020)
Scalable and adaptive prediction bands with kernel sum-of-squares
par: Allain, Louis, et autres
Publié: (2025)
par: Allain, Louis, et autres
Publié: (2025)
Nonparametric spectral density estimation using interactive mechanisms under local differential privacy
par: Butucea, Cristina, et autres
Publié: (2025)
par: Butucea, Cristina, et autres
Publié: (2025)
Gradient dynamics for low-rank fine-tuning beyond kernels
par: Dayi, Arif Kerem, et autres
Publié: (2024)
par: Dayi, Arif Kerem, et autres
Publié: (2024)
Kinetic theory for Transformers and the lost-in-the-middle phenomenon
par: Duerinckx, Mitia, et autres
Publié: (2026)
par: Duerinckx, Mitia, et autres
Publié: (2026)
Mind the spikes: Benign overfitting of kernels and neural networks in fixed dimension
par: Haas, Moritz, et autres
Publié: (2023)
par: Haas, Moritz, et autres
Publié: (2023)
Effective regions and kernels in continuous sparse regularisation, with application to sketched mixtures
par: De Castro, Yohann, et autres
Publié: (2025)
par: De Castro, Yohann, et autres
Publié: (2025)
Improved learning theory for kernel distribution regression with two-stage sampling
par: Bachoc, François, et autres
Publié: (2023)
par: Bachoc, François, et autres
Publié: (2023)
Implicit score matching meets denoising score matching: improved rates of convergence and log-density Hessian estimation
par: Yakovlev, Konstantin, et autres
Publié: (2025)
par: Yakovlev, Konstantin, et autres
Publié: (2025)
Asymptotic breakdown point analysis of the minimum density power divergence estimator under independent non-homogeneous setups
par: Jana, Suryasis, et autres
Publié: (2025)
par: Jana, Suryasis, et autres
Publié: (2025)
On the minimax optimality of Flow Matching through the connection to kernel density estimation
par: Kunkel, Lea, et autres
Publié: (2025)
par: Kunkel, Lea, et autres
Publié: (2025)
Deep learning estimation of the spectral density of functional time series on large domains
par: Mohammadi, Neda, et autres
Publié: (2026)
par: Mohammadi, Neda, et autres
Publié: (2026)
Gaussian and Non-Gaussian Universality of Data Augmentation
par: Huang, Kevin Han, et autres
Publié: (2022)
par: Huang, Kevin Han, et autres
Publié: (2022)
Average Gradient Outer Product in kernel regression provably recovers the central subspace for multi-index models
par: Zhu, Libin, et autres
Publié: (2026)
par: Zhu, Libin, et autres
Publié: (2026)
Fast kernel methods: Sobolev, physics-informed, and additive models
par: Doumèche, Nathan, et autres
Publié: (2025)
par: Doumèche, Nathan, et autres
Publié: (2025)
On the estimation rate of Bayesian PINN for inverse problems
par: Sun, Yi, et autres
Publié: (2024)
par: Sun, Yi, et autres
Publié: (2024)
On consistent estimation of dimension values
par: Cholaquidis, Alejandro, et autres
Publié: (2024)
par: Cholaquidis, Alejandro, et autres
Publié: (2024)
Gaussian-Smoothed Sliced Probability Divergences
par: Alaya, Mokhtar Z., et autres
Publié: (2024)
par: Alaya, Mokhtar Z., et autres
Publié: (2024)
Wasserstein KL-divergence for Gaussian distributions
par: Datar, Adwait, et autres
Publié: (2025)
par: Datar, Adwait, et autres
Publié: (2025)
Variance estimation in graphs with the fused lasso
par: Padilla, Oscar Hernan Madrid
Publié: (2022)
par: Padilla, Oscar Hernan Madrid
Publié: (2022)
Documents similaires
-
Homogenized Transformers
par: Koubbi, Hugo, et autres
Publié: (2026) -
Gaussian mixture layers for neural networks
par: Chewi, Sinho, et autres
Publié: (2025) -
Measure-to-measure interpolation using Transformers
par: Geshkovski, Borjan, et autres
Publié: (2024) -
The emergence of clusters in self-attention dynamics
par: Geshkovski, Borjan, et autres
Publié: (2023) -
Dynamic metastability in the self-attention model
par: Geshkovski, Borjan, et autres
Publié: (2024)