Fréchet Cumulative Covariance Net for Deep Nonlinear Sufficient Dimension Reduction with Random Objects
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Yuan, Hang, Wang, Christina Dan, Yu, Zhou |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
On Conditional Stochastic Interpolation for Generative Nonlinear Sufficient Dimension Reduction
von: Xu, Shuntuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xu, Shuntuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Neural Networks Perform Sufficient Dimension Reduction
von: Xu, Shuntuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Shuntuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Functional Graphs with Nonlinear Sufficient Dimension Reduction
von: Kim, Kyongwon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kim, Kyongwon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Random Forest Weighted Local Fréchet Regression with Random Objects
von: Qiu, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Qiu, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Belted and Ensembled Neural Network for Linear and Nonlinear Sufficient Dimension Reduction
von: Tang, Yin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tang, Yin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Structure-Preserving Nonlinear Sufficient Dimension Reduction for Tensors
von: Lin, Dianjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lin, Dianjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Riemannian Stochastic Optimization for Sufficient Dimension Reduction
von: Pautrel, Thibault, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Pautrel, Thibault, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Golden Ratio-Based Sufficient Dimension Reduction
von: Yang, Wenjing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Wenjing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhancing Sufficient Dimension Reduction via Hellinger Correlation
von: Hong, Seungbeom, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hong, Seungbeom, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fréchet Sufficient Dimension Reduction for Metric Space-Valued Data via Distance Covariance
von: Huang, Hsin-Hsiung, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Hsin-Hsiung, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Fréchet Regression
von: Iao, Su I, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Iao, Su I, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Sparse Fréchet Sufficient Dimension Reduction with Graphical Structure Among Predictors
von: Weng, Jiaying, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Weng, Jiaying, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FlowSDR: Sufficient Dimension Reduction via Conditional Normalizing Flows
von: Dong, Yuexiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dong, Yuexiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Semi-supervised Fréchet Regression
von: Qiu, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Qiu, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The R package psvmSDR: A Unified Algorithm for Sufficient Dimension Reduction via Principal Machines
von: Shin, Jungmin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shin, Jungmin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Supervised Dynamic Dimension Reduction with Deep Neural Network
von: Luo, Zhanye, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Luo, Zhanye, et al.
Veröffentlicht: (2025)
High-Dimensional Dynamic Covariance Models with Random Forests
von: Yu, Shuguang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yu, Shuguang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exploring Cumulative Effects in Survival Data Using Deep Learning Networks
von: Yang, Kang-Chung, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Kang-Chung, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fréchet Geodesic Boosting
von: Zhou, Yidong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Yidong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DeepSuM: Deep Sufficient Modality Learning Framework
von: Gao, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gao, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Input-Label Correlation Governs a Linear-to-Nonlinear Transition in Random Features under Spiked Covariance
von: Demir, Samet, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Demir, Samet, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dimension Reduction with Locally Adjusted Graphs
von: Wang, Yingfan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Yingfan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Robust Sufficient Dimension Reduction via $α$-Distance Covariance
von: Huang, Hsin-Hsiung, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Hsin-Hsiung, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Covariate-Adjusted Deep Causal Learning for Heterogeneous Panel Data Models
von: Zhou, Guanhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Guanhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Improved Dimension Dependence for Bandit Convex Optimization with Gradient Variations
von: Yu, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yu, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Dimension Reduction for Symbolic Regression
von: Kahlmeyer, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kahlmeyer, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
NewsNet-SDF: Stochastic Discount Factor Estimation with Pretrained Language Model News Embeddings via Adversarial Networks
von: Wang, Shunyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Shunyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bayesian Optimization with Inexact Acquisition: Is Random Grid Search Sufficient?
von: Kim, Hwanwoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Hwanwoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TransFeat-TPP: An Interpretable Deep Covariate Temporal Point Processes
von: Meng, Zizhuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Meng, Zizhuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Structural Dimension Reduction in Bayesian Networks
von: Heng, Pei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Heng, Pei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Random matrix theory improved Fréchet mean of symmetric positive definite matrices
von: Bouchard, Florent, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bouchard, Florent, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Adaptive Dimension Reduction for Bayesian Inference in Inverse Problems
von: Wang, Yueyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Yueyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Leveraging Non-linear Dimension Reduction and Random Walk Co-occurrence for Node Embedding
von: DeWolfe, Ryan
Veröffentlicht: (2026)
von: DeWolfe, Ryan
Veröffentlicht: (2026)
Dimension Reduction with Prior Information for Knowledge Discovery
von: Bui, Anh Tuan
Veröffentlicht: (2021)
von: Bui, Anh Tuan
Veröffentlicht: (2021)
Minimal Sufficient Representations for Self-interpretable Deep Neural Networks
von: Tan, Zhiyao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tan, Zhiyao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Massive Dimensions Reduction and Hybridization with Meta-heuristics in Deep Learning
von: Khosrowshahli, Rasa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Khosrowshahli, Rasa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Is Random Attention Sufficient for Sequence Modeling? Disentangling Trainable Components in the Transformer
von: Dong, Yihe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dong, Yihe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DFNN: A Deep Fréchet Neural Network Framework for Learning Metric-Space-Valued Responses
von: Kim, Kyum, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Kyum, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PDGMM-VAE: A Variational Autoencoder with Adaptive Per-Dimension Gaussian Mixture Model Priors for Nonlinear ICA
von: Wei, Yuan-Hao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wei, Yuan-Hao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Assessing the Exhaustiveness in Sufficient Dimension Reduction
von: Hang Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hang Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
On Conditional Stochastic Interpolation for Generative Nonlinear Sufficient Dimension Reduction
von: Xu, Shuntuo, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Neural Networks Perform Sufficient Dimension Reduction
von: Xu, Shuntuo, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Learning Functional Graphs with Nonlinear Sufficient Dimension Reduction
von: Kim, Kyongwon, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Random Forest Weighted Local Fréchet Regression with Random Objects
von: Qiu, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2022) -
Belted and Ensembled Neural Network for Linear and Nonlinear Sufficient Dimension Reduction
von: Tang, Yin, et al.
Veröffentlicht: (2024)