Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Mingard, Chris, Seier, Lukas, Göring, Niclas, Badelita, Andrei-Vlad, London, Charles, Louis, Ard |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2505.24060 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
A simple mean field model of feature learning
von: Göring, Niclas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Göring, Niclas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Feature learning is decoupled from generalization in high capacity neural networks
von: Göring, Niclas Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Göring, Niclas Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Decoupling Dynamical Richness from Representation Learning: Towards Practical Measurement
von: Nam, Yoonsoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nam, Yoonsoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep neural networks have an inbuilt Occam's razor
von: Mingard, Chris, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Mingard, Chris, et al.
Veröffentlicht: (2023)
An exactly solvable model for emergence and scaling laws in the multitask sparse parity problem
von: Nam, Yoonsoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nam, Yoonsoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Exploiting the equivalence between quantum neural networks and perceptrons
von: Mingard, Chris, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mingard, Chris, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Position: Solve Layerwise Linear Models First to Understand Neural Dynamical Phenomena (Neural Collapse, Emergence, Lazy/Rich Regime, and Grokking)
von: Nam, Yoonsoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nam, Yoonsoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Geometric Inductive Biases of Deep Networks: The Role of Data and Architecture
von: Movahedi, Sajad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Movahedi, Sajad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SEGNO: Generalizing Equivariant Graph Neural Networks with Physical Inductive Biases
von: Liu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Position: Many generalization measures for deep learning are fragile
von: Zhang, Shuofeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Shuofeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Clustering Inductive Biases with Unrolled Networks
von: Huml, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Huml, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Out-of-Domain Generalization in Dynamical Systems Reconstruction
von: Göring, Niclas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Göring, Niclas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Theoretical Analysis of Inductive Biases in Deep Convolutional Networks
von: Wang, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
The Good, The Efficient and the Inductive Biases: Exploring Efficiency in Deep Learning Through the Use of Inductive Biases
von: Romero, David W.
Veröffentlicht: (2024)
von: Romero, David W.
Veröffentlicht: (2024)
Closed-form $\ell_r$ norm scaling with data for overparameterized linear regression and diagonal linear networks under $\ell_p$ bias
von: Zhang, Shuofeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Shuofeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Language Models Need Inductive Biases to Count Inductively
von: Chang, Yingshan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chang, Yingshan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Instilling Inductive Biases with Subnetworks
von: Zhang, Enyan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Enyan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Enhancing the Inductive Biases of Graph Neural ODE for Modeling Dynamical Systems
von: Bishnoi, Suresh, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Bishnoi, Suresh, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Transformers Are Born Biased: Structural Inductive Biases at Random Initialization and Their Practical Consequences
von: Li, Siquan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Siquan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Architectural and Inferential Inductive Biases For Exchangeable Sequence Modeling
von: Mittal, Daksh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mittal, Daksh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Incorporating Inductive Biases to Energy-based Generative Models
von: Li, Yukun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Yukun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Conformal Inductive Graph Neural Networks
von: Zargarbashi, Soroush H., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zargarbashi, Soroush H., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Priors in Time: Missing Inductive Biases for Language Model Interpretability
von: Lubana, Ekdeep Singh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lubana, Ekdeep Singh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Customizing the Inductive Biases of Softmax Attention using Structured Matrices
von: Kuang, Yilun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kuang, Yilun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
When Diffusion Models Memorize: Inductive Biases in Probability Flow of Minimum-Norm Shallow Neural Nets
von: Zeno, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zeno, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Demystifying the Hypercomplex: Inductive Biases in Hypercomplex Deep Learning
von: Comminiello, Danilo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Comminiello, Danilo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Boolean Product Graph Neural Networks
von: Wang, Ziyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Ziyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Lyapunov Stability Learning with Nonlinear Control via Inductive Biases
von: Lu, Yupu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lu, Yupu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Boolean Logic as an Error feedback mechanism
von: Leconte, Louis
Veröffentlicht: (2024)
von: Leconte, Louis
Veröffentlicht: (2024)
Neural Artistic Style and Color Transfer Using Deep Learning
von: London, Justin
Veröffentlicht: (2025)
von: London, Justin
Veröffentlicht: (2025)
Inductive Spatial Temporal Prediction Under Data Drift with Informative Graph Neural Network
von: Zheng, Jialun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zheng, Jialun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Physics-Informed Inductive Biases for Voltage Prediction in Distribution Grids
von: Okoyomon, Ehimare, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Okoyomon, Ehimare, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Boolean-aware Boolean Circuit Classification: A Comprehensive Study on Graph Neural Network
von: Ni, Liwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ni, Liwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Pause Tokens Strictly Increase the Expressivity of Constant-Depth Transformers
von: London, Charles, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: London, Charles, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Integrating Inductive Biases in Transformers via Distillation for Financial Time Series Forecasting
von: Den, Yu-Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Den, Yu-Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The No Free Lunch Theorem, Kolmogorov Complexity, and the Role of Inductive Biases in Machine Learning
von: Goldblum, Micah, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Goldblum, Micah, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Stimulus-to-Stimulus Learning in RNNs with Cortical Inductive Biases
von: Vafidis, Pantelis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Vafidis, Pantelis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Rethinking Inductive Bias in Geographically Neural Network Weighted Regression
von: Chen, Zhenyuan
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Zhenyuan
Veröffentlicht: (2025)
Tripod: Three Complementary Inductive Biases for Disentangled Representation Learning
von: Hsu, Kyle, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hsu, Kyle, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Inductive Biases of Demographic Parity-based Fair Learning Algorithms
von: Lei, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lei, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
A simple mean field model of feature learning
von: Göring, Niclas, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Feature learning is decoupled from generalization in high capacity neural networks
von: Göring, Niclas Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Decoupling Dynamical Richness from Representation Learning: Towards Practical Measurement
von: Nam, Yoonsoo, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Deep neural networks have an inbuilt Occam's razor
von: Mingard, Chris, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
An exactly solvable model for emergence and scaling laws in the multitask sparse parity problem
von: Nam, Yoonsoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)