Buchumschlag

Closer through commonality: Enhancing hypergraph contrastive learning with shared groups

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Roh, Daeyoung, Han, Donghee, Kim, Daehee, Han, Keejun, Yi, Mun
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Efficient Knowledge Tracing Leveraging Higher-Order Information in Integrated Graphs
von: Han, Donghee, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Leveraging Multi-facet Paths for Heterogeneous Graph Representation Learning
von: Kim, Jongwoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-modal contrastive learning adapts to intrinsic dimensions of shared latent variables
von: Gui, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dynamic neuron approach to deep neural networks: Decoupling neurons for renormalization group analysis
von: Lee, Donghee, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TinyProto: Communication-Efficient Federated Learning with Sparse Prototypes in Resource-Constrained Environments
von: Lee, Gyuejeong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Closer Look at Deep Learning Methods on Tabular Datasets
von: Ye, Han-Jia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Feature Normalization Prevents Collapse of Non-contrastive Learning Dynamics
von: Bao, Han
Veröffentlicht: (2023)

A Closer Look at TabPFN v2: Understanding Its Strengths and Extending Its Capabilities
von: Ye, Han-Jia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A simple framework for contrastive learning phases of matter
von: Han, Xiao-Qi, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Class-Wise Federated Averaging for Efficient Personalization
von: Lee, Gyuejeong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Honeybee: Locality-enhanced Projector for Multimodal LLM
von: Cha, Junbum, et al.
Veröffentlicht: (2023)

B-score: Detecting biases in large language models using response history
von: Vo, An, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Rethinking LLM-Based Recommendations: A Personalized Query-Driven Parallel Integration
von: Han, Donghee, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Major Product Prediction: Reproducing Reaction Mechanisms with Machine Learning Models Trained on a Large-Scale Mechanistic Dataset
von: Joung, Joonyoung F., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-agent Coordination via Flow Matching
von: Lee, Dongsu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Recipe for Stable Offline Multi-agent Reinforcement Learning
von: Lee, Dongsu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Closer Look at Efficient Inference Methods: A Survey of Speculative Decoding
von: Ryu, Hyun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Uniting contrastive and generative learning for event sequences models
von: Yugay, Aleksandr, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimizing contrastive learning for cortical folding pattern detection
von: Gaudin, Aymeric, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Universal hidden monotonic trend estimation with contrastive learning
von: Pineau, Edouard, et al.
Veröffentlicht: (2022)

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

GlueNN: gluing patchwise analytic solutions with neural networks
von: Kim, Doyoung, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Closer Look at Spatial-Slice Features Learning for COVID-19 Detection
von: Hsu, Chih-Chung, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Incremental Learning of Retrievable Skills For Efficient Continual Task Adaptation
von: Lee, Daehee, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Delayed homomorphic reinforcement learning for environments with delayed feedback
von: Lee, Jongsoo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Closer Look at the Learnability of Out-of-Distribution (OOD) Detection
von: Garov, Konstantin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Discrepancy: A Closer Look at the Theory of Distribution Shift
von: Bhattacharjee, Robi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

From $t$-SNE to UMAP with contrastive learning
von: Damrich, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Turbo your multi-modal classification with contrastive learning
von: Zhang, Zhiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Heterogeneous Federated Learning with Prototype Alignment and Upscaling
von: Lee, Gyuejeong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ProbGate at EHRSQL 2024: Enhancing SQL Query Generation Accuracy through Probabilistic Threshold Filtering and Error Handling
von: Kim, Sangryul, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Regularized Q-learning
von: Lim, Han-Dong, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Towards evolution of Deep Neural Networks through contrastive Self-Supervised learning
von: Vinhas, Adriano, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Closer Look at Knowledge Distillation in Spiking Neural Network Training
von: Liu, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Optimisation with Unknown Hyperparameters: Regret Bounds Logarithmically Closer to Optimal
von: Ziomek, Juliusz, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EMAformer: Enhancing Transformer through Embedding Armor for Time Series Forecasting
von: Zhang, Zhiwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bulk-boundary decomposition of neural networks
von: Lee, Donghee, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Self-supervised contrastive learning performs non-linear system identification
von: Laiz, Rodrigo González, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Knowing When to Answer: Adaptive Confidence Refinement for Reliable Audio-Visual Question Answering
von: Tran, Dinh Phu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Meta-learning of shared linear representations beyond well-specified linear regression
von: Even, Mathieu, et al.
Veröffentlicht: (2025)