Salvato in:
| Autori principali: | Lu, Rui, Yue, Yang, Zhao, Andrew, Du, Simon, Huang, Gao |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2503.00345 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Offline Multitask Representation Learning for Reinforcement Learning
di: Ishfaq, Haque, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ishfaq, Haque, et al.
Pubblicazione: (2024)
Losses Can Be Blessings: Routing Self-Supervised Speech Representations Towards Efficient Multilingual and Multitask Speech Processing
di: Fu, Yonggan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Fu, Yonggan, et al.
Pubblicazione: (2022)
Geometric Active Exploration in Markov Decision Processes: the Benefit of Abstraction
di: De Santi, Riccardo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: De Santi, Riccardo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Understanding The Calibration Benefits of Sharpness-Aware Minimization
di: Tan, Chengli, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tan, Chengli, et al.
Pubblicazione: (2025)
Horizon-Free Regret for Linear Markov Decision Processes
di: Zhang, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Representation for Multitask learning through Self Supervised Auxiliary learning
di: Shin, Seokwon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shin, Seokwon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Black-Box Privacy Attacks on Shared Representations in Multitask Learning
di: Abascal, John, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Abascal, John, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Understanding Text Hallucination of Diffusion Models via Local Generation Bias
di: Lu, Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lu, Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Generalising Neural Topical Representations
di: Yang, Xiaohao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yang, Xiaohao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Disentangled Representation Learning for Parametric Partial Differential Equations
di: Liu, Ning, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Ning, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robust Offline Reinforcement Learning for Non-Markovian Decision Processes
di: Huang, Ruiquan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Ruiquan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Best-of-Both-Worlds for Heavy-Tailed Markov Decision Processes
di: Chen, Yu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Yu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Self-Supervised Representation Learning for Geospatial Objects: A Survey
di: Chen, Yile, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Yile, et al.
Pubblicazione: (2024)
Toward Temporal Causal Representation Learning with Tensor Decomposition
di: Chen, Jianhong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Jianhong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Context-Aware Domain Generalization: Understanding the Benefits and Limits of Marginal Transfer Learning
di: Müller, Jens, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Müller, Jens, et al.
Pubblicazione: (2023)
Understanding the Generalization Benefits of Late Learning Rate Decay
di: Ren, Yinuo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ren, Yinuo, et al.
Pubblicazione: (2024)
What Do GNNs Actually Learn? Towards Understanding their Representations
di: Nikolentzos, Giannis, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Nikolentzos, Giannis, et al.
Pubblicazione: (2023)
Towards Understanding Feature Learning in Parameter Transfer
di: Yuan, Hua, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yuan, Hua, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Dialogue between Causal and Traditional Representation Learning: Toward Mutual Benefits in a Unified Formulation
di: Li, Yan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Yan, et al.
Pubblicazione: (2026)
On Provable Benefits of Muon in Federated Learning
di: Zhang, Xinwen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Xinwen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Understanding the Gain from Data Filtering in Multimodal Contrastive Learning
di: Pareek, Divyansh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pareek, Divyansh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Relaxed Equivariance via Multitask Learning
di: Elhag, Ahmed A., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Elhag, Ahmed A., et al.
Pubblicazione: (2024)
Multitask Learning with Stochastic Interpolants
di: Negrel, Hugo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Negrel, Hugo, et al.
Pubblicazione: (2025)
VMMU: A Vietnamese Multitask Multimodal Understanding and Reasoning Benchmark
di: Dang, Vy Tuong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dang, Vy Tuong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Poisoning Fair Representations
di: Liu, Tianci, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Tianci, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Survey of Weight Space Learning: Understanding, Representation, and Generation
di: Han, Xiaolong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Han, Xiaolong, et al.
Pubblicazione: (2026)
Towards Understanding How Transformers Learn In-context Through a Representation Learning Lens
di: Ren, Ruifeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ren, Ruifeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Multitask Online Learning: Listen to the Neighborhood Buzz
di: Achddou, Juliette, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Achddou, Juliette, et al.
Pubblicazione: (2023)
Multitask-Informed Prior for In-Context Learning on Tabular Data: Application to Steel Property Prediction
di: Sinodinos, Dimitrios, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sinodinos, Dimitrios, et al.
Pubblicazione: (2026)
Investigating the Benefits of Projection Head for Representation Learning
di: Xue, Yihao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xue, Yihao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning An Interpretable Risk Scoring System for Maximizing Decision Net Benefit
di: Chi, Wenhao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chi, Wenhao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Gaussian Process Limit Reveals Structural Benefits of Graph Transformers
di: Ayday, Nil, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ayday, Nil, et al.
Pubblicazione: (2026)
Transition Transfer $Q$-Learning for Composite Markov Decision Processes
di: Chai, Jinhang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chai, Jinhang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Business Process Simulation: Probabilistic Modeling of Intermittent Resource Availability and Multitasking Behavior
di: López-Pintado, Orlenys, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: López-Pintado, Orlenys, et al.
Pubblicazione: (2024)
$α$VIL: Learning to Leverage Auxiliary Tasks for Multitask Learning
di: Kourdis, Rafael, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kourdis, Rafael, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multitask Battery Management with Flexible Pretraining
di: Lu, Hong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lu, Hong, et al.
Pubblicazione: (2025)
HeMeNet: Heterogeneous Multichannel Equivariant Network for Protein Multitask Learning
di: Han, Rong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Han, Rong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Task Weighting through Gradient Projection for Multitask Learning
di: Bohn, Christian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bohn, Christian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multitask Learning Can Improve Worst-Group Outcomes
di: Kulkarni, Atharva, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kulkarni, Atharva, et al.
Pubblicazione: (2023)
EfficientTrain++: Generalized Curriculum Learning for Efficient Visual Backbone Training
di: Wang, Yulin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yulin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Offline Multitask Representation Learning for Reinforcement Learning
di: Ishfaq, Haque, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Losses Can Be Blessings: Routing Self-Supervised Speech Representations Towards Efficient Multilingual and Multitask Speech Processing
di: Fu, Yonggan, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Geometric Active Exploration in Markov Decision Processes: the Benefit of Abstraction
di: De Santi, Riccardo, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Towards Understanding The Calibration Benefits of Sharpness-Aware Minimization
di: Tan, Chengli, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Horizon-Free Regret for Linear Markov Decision Processes
di: Zhang, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2024)