Buchumschlag

A Theory for Conditional Generative Modeling on Multiple Data Sources

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Rongzhen, Zhang, Yan, Zheng, Chenyu, Li, Chongxuan, Wu, Guoqiang
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Spectral Condition for $μ$P under Width-Depth Scaling
von: Zheng, Chenyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Scaling Diffusion Transformers Efficiently via $μ$P
von: Zheng, Chenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Mesa-Optimization in Autoregressively Trained Transformers: Emergence and Capability
von: Zheng, Chenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Generative Car-following Model Conditioned On Driving Styles
von: Zhang, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2021)

ReFusion: A Diffusion Large Language Model with Parallel Autoregressive Decoding
von: Li, Jia-Nan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Incrementally Learning Multiple Diverse Data Domains via Multi-Source Dynamic Expansion Model
von: Wu, Runqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Source Attribution for Large Language Model-Generated Data
von: Wang, Jingtan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Proactive Depot Discovery: A Generative Framework for Flexible Location-Routing
von: Qu, Site, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unifying Bayesian Flow Networks and Diffusion Models through Stochastic Differential Equations
von: Xue, Kaiwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mitigating Data Scarcity in Time Series Analysis: A Foundation Model with Series-Symbol Data Generation
von: Wang, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Synthetic Series-Symbol Data Generation for Time Series Foundation Models
von: Wang, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Impugan: Learning Conditional Generative Models for Robust Data Imputation
von: Mahmud, Zalish, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MUC-G4: Minimal Unsat Core-Guided Incremental Verification for Deep Neural Network Compression
von: Li, Jingyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MTSCI: A Conditional Diffusion Model for Multivariate Time Series Consistent Imputation
von: Zhou, Jianping, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DLLM-Searcher: Adapting Diffusion Large Language Model for Search Agents
von: Zhao, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Score-based Generative Modeling for Conditional Independence Testing
von: Ren, Yixin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generating the Traces You Need: A Conditional Generative Model for Process Mining Data
von: Graziosi, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Geometric Representation Condition Improves Equivariant Molecule Generation
von: Li, Zian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AIGB: Generative Auto-bidding via Conditional Diffusion Modeling
von: Guo, Jiayan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generating Synthetic Electronic Health Record Data: a Methodological Scoping Review with Benchmarking on Phenotype Data and Open-Source Software
von: Chen, Xingran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Variational Reasoning for Language Models
von: Zhou, Xiangxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GeoMAE: Masking Representation Learning for Spatio-Temporal Graph Forecasting with Missing Values
von: Ke, Songyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

One Fits All: General Mobility Trajectory Modeling via Masked Conditional Diffusion
von: Long, Qingyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

HeterCSI: Channel-Adaptive Heterogeneous CSI Pretraining Framework for Generalized Wireless Foundation Models
von: Zhang, Chenyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Transformer-Based Conditional GAN with Multiple Instance Learning for UAV Signal Detection and Classification
von: Liu, Haochen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Autoregressive RTG: Conditioning via Injection Outside Sequential Modeling in Decision Transformer
von: Wang, Yongyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generative Models for Synthetic Data: Transforming Data Mining in the GenAI Era
von: Li, Dawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Memorization in Diffusion Models
von: Gu, Xiangming, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Intention-Conditioned Flow Occupancy Models
von: Zheng, Chongyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Merging Smarter, Generalizing Better: Enhancing Model Merging on OOD Data
von: Zhang, Bingjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Masked Diffusion Models as Energy Minimization
von: Chen, Sitong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GraphRCG: Self-Conditioned Graph Generation
von: Wang, Song, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CALM: A Causal Analysis Language Model for Tabular Data in Complex Systems with Local Scores, Conditional Independence Tests, and Relation Attributes
von: Fan, Zhenjiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From Theory to Application: Fine-Tuning Large EEG Model with Real-World Stress Data
von: Wang, Siwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adversarial Instance Generation and Robust Training for Neural Combinatorial Optimization with Multiple Objectives
von: Liu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multiple Abstraction Level Retrieve Augment Generation
von: Zheng, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Missing Data Multiple Imputation for Tabular Q-Learning in Online RL
von: Chasalow, Kyla, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Generative Deep Learning Approach for Crash Severity Modeling with Imbalanced Data
von: Chen, Junlan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PHGNN: A Novel Prompted Hypergraph Neural Network to Diagnose Alzheimer's Disease
von: Liu, Chenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PEER pressure: Model-to-Model Regularization for Single Source Domain Generalization
von: Cho, Dong Kyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)