Understanding Task Representations in Neural Networks via Bayesian Ablation
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Nam, Andrew, Campbell, Declan, Griffiths, Thomas, Cohen, Jonathan, Leslie, Sarah-Jane |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
A Relational Inductive Bias for Dimensional Abstraction in Neural Networks
von: Campbell, Declan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Campbell, Declan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Human-Aligned Representations with Contrastive Learning and Generative Similarity
von: Marjieh, Raja, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Marjieh, Raja, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Causal Head Gating: A Framework for Interpreting Roles of Attention Heads in Transformers
von: Nam, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nam, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Human-Like Geometric Abstraction in Large Pre-trained Neural Networks
von: Campbell, Declan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Campbell, Declan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Better World Models Can Lead to Better Post-Training Performance
von: Gupta, Prakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gupta, Prakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Conformal Prediction as Bayesian Quadrature
von: Snell, Jake C., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Snell, Jake C., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Distilling Symbolic Priors for Concept Learning into Neural Networks
von: Marinescu, Ioana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Marinescu, Ioana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Understanding Sparse Neural Networks from their Topology via Multipartite Graph Representations
von: Cunegatti, Elia, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Cunegatti, Elia, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A Compact Representation for Bayesian Neural Networks By Removing Permutation Symmetry
von: Xiao, Tim Z., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Xiao, Tim Z., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Understanding the Limits of Vision Language Models Through the Lens of the Binding Problem
von: Campbell, Declan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Campbell, Declan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Human-like Representations to Enable Learning Human Values
von: Wynn, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wynn, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Teasing Apart Architecture and Initial Weights as Sources of Inductive Bias in Neural Networks
von: Bencomo, Gianluca, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bencomo, Gianluca, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Neural Nonmyopic Bayesian Optimization in Dynamic Cost Settings
von: Truong, Sang T., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Truong, Sang T., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Adversarial Attacks to Latent Representations of Distributed Neural Networks in Split Computing
von: Zhang, Milin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Milin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Compact Bayesian Neural Networks via pruned MCMC sampling
von: Deo, Ratneel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Deo, Ratneel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Precise Bayesian Neural Networks
von: Brito, Carlos Stein
Veröffentlicht: (2025)
von: Brito, Carlos Stein
Veröffentlicht: (2025)
Meta-Learning at Scale for Large Language Models via Low-Rank Amortized Bayesian Meta-Learning
von: Zhang, Liyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Liyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Graph Neural Networks for Learning Equivariant Representations of Neural Networks
von: Kofinas, Miltiadis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kofinas, Miltiadis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Masked Omics Modeling for Multimodal Representation Learning across Histopathology and Molecular Profiles
von: Robinet, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Robinet, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SBS: Enhancing Parameter-Efficiency of Neural Representations for Neural Networks via Spectral Bias Suppression
von: Xie, Qihu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xie, Qihu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stochastic Weight Sharing for Bayesian Neural Networks
von: Lin, Moule, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lin, Moule, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Full Bayesian Significance Testing for Neural Networks
von: Liu, Zehua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Zehua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Incorporating Unlabelled Data into Bayesian Neural Networks
von: Sharma, Mrinank, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sharma, Mrinank, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Regularizing Explanations in Bayesian Convolutional Neural Networks
von: Bekkemoen, Yanzhe, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Bekkemoen, Yanzhe, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Understanding Pooling in Graph Neural Networks
von: Grattarola, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Grattarola, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Lecture Notes on Linear Neural Networks: A Tale of Optimization and Generalization in Deep Learning
von: Cohen, Nadav, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cohen, Nadav, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Emergent Semantic Role Understanding in Language Models
von: Griffiths, Carla, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Griffiths, Carla, et al.
Veröffentlicht: (2026)
DRIM: Learning Disentangled Representations from Incomplete Multimodal Healthcare Data
von: Robinet, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Robinet, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Understanding Representation of Deep Equilibrium Models from Neural Collapse Perspective
von: Sun, Haixiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Haixiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
General Cyclical Training of Neural Networks
von: Smith, Leslie N.
Veröffentlicht: (2022)
von: Smith, Leslie N.
Veröffentlicht: (2022)
BARNN: A Bayesian Autoregressive and Recurrent Neural Network
von: Coscia, Dario, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Coscia, Dario, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Tubular Riemannian Laplace Approximations for Bayesian Neural Networks
von: David, Rodrigo Pereira
Veröffentlicht: (2025)
von: David, Rodrigo Pereira
Veröffentlicht: (2025)
Feature Preserving Shrinkage on Bayesian Neural Networks via the R2D2 Prior
von: Chan, Tsai Hor, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chan, Tsai Hor, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Discovering the Representation Bottleneck of Graph Neural Networks
von: Wu, Fang, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Wu, Fang, et al.
Veröffentlicht: (2022)
The Graphon Limit Hypothesis: Understanding Neural Network Pruning via Infinite Width Analysis
von: Pham, Hoang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pham, Hoang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
VQ4ALL: Efficient Neural Network Representation via a Universal Codebook
von: Deng, Juncan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Deng, Juncan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Toward Efficient Exploration by Large Language Model Agents
von: Arumugam, Dilip, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Arumugam, Dilip, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CLUTR: Curriculum Learning via Unsupervised Task Representation Learning
von: Azad, Abdus Salam, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Azad, Abdus Salam, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Bayesian Neural Network For Personalized Federated Learning Parameter Selection
von: Luo, Mengen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Luo, Mengen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bayesian Neural Networks: A Min-Max Game Framework
von: Hong, Junping, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Hong, Junping, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
A Relational Inductive Bias for Dimensional Abstraction in Neural Networks
von: Campbell, Declan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Learning Human-Aligned Representations with Contrastive Learning and Generative Similarity
von: Marjieh, Raja, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Causal Head Gating: A Framework for Interpreting Roles of Attention Heads in Transformers
von: Nam, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Human-Like Geometric Abstraction in Large Pre-trained Neural Networks
von: Campbell, Declan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Better World Models Can Lead to Better Post-Training Performance
von: Gupta, Prakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)