Copertina

Exponential Family Variational Flow Matching for Tabular Data Generation

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Guzmán-Cordero, Andrés, Eijkelboom, Floor, van de Meent, Jan-Willem
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2025
Soggetti:	Machine Learning
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Pawsterior: Variational Flow Matching for Structured Simulation-Based Inference
di: Carrasco-Pollo, Jorge, et al.
Pubblicazione: (2026)

Variational Flow Matching for Graph Generation
di: Eijkelboom, Floor, et al.
Pubblicazione: (2024)

Follow the Mean: Reference-Guided Flow Matching
di: Curvo, Pedro M. P., et al.
Pubblicazione: (2026)

Controlled Generation with Equivariant Variational Flow Matching
di: Eijkelboom, Floor, et al.
Pubblicazione: (2025)

Riemannian Variational Flow Matching for Material and Protein Design
di: Zaghen, Olga, et al.
Pubblicazione: (2025)

Flow Matching for Tabular Data Synthesis
di: Nasution, Bahrul Ilmi, et al.
Pubblicazione: (2025)

Purrception: Variational Flow Matching for Vector-Quantized Image Generation
di: Matişan, Răzvan-Andrei, et al.
Pubblicazione: (2025)

Categorical Flow Maps
di: Roos, Daan, et al.
Pubblicazione: (2026)

Kernel-Gradient Drifting Models
di: Esteban-Casadevall, Maria, et al.
Pubblicazione: (2026)

VISA: Variational Inference with Sequential Sample-Average Approximations
di: Zimmermann, Heiko, et al.
Pubblicazione: (2024)

Discovering Symmetry Groups with Flow Matching
di: Chen, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Diffusion and Flow Matching Models for Tabular Data: A Survey
di: Li, Zhong, et al.
Pubblicazione: (2025)

MSPT: Efficient Large-Scale Physical Modeling via Parallelized Multi-Scale Attention
di: Curvo, Pedro M. P., et al.
Pubblicazione: (2025)

Generating Tabular Data Using Heterogeneous Sequential Feature Forest Flow Matching
di: Akazan, Ange-Clément, et al.
Pubblicazione: (2024)

Erwin: A Tree-based Hierarchical Transformer for Large-scale Physical Systems
di: Zhdanov, Maksim, et al.
Pubblicazione: (2025)

CORDS: Continuous Representations of Discrete Structures
di: Veljković, Tin Hadži, et al.
Pubblicazione: (2026)

E(n) Equivariant Message Passing Cellular Networks
di: Kovač, Veljko, et al.
Pubblicazione: (2024)

Entropy Coding of Unordered Data Structures
di: Kunze, Julius, et al.
Pubblicazione: (2024)

Cascaded Flow Matching for Heterogeneous Tabular Data with Mixed-Type Features
di: Mueller, Markus, et al.
Pubblicazione: (2026)

Crystalite: A Lightweight Transformer for Efficient Crystal Modeling
di: Veljković, Tin Hadži, et al.
Pubblicazione: (2026)

Inverse Concave-Utility Reinforcement Learning is Inverse Game Theory
di: Çelikok, Mustafa Mert, et al.
Pubblicazione: (2024)

Pullback Flow Matching on Data Manifolds
di: de Kruiff, Friso, et al.
Pubblicazione: (2024)

Robust Estimation for Kernel Exponential Families with Smoothed Total Variation Distances
di: Kanamori, Takafumi, et al.
Pubblicazione: (2024)

(Sparse) Attention to the Details: Preserving Spectral Fidelity in ML-based Weather Forecasting Models
di: Zhdanov, Maksim, et al.
Pubblicazione: (2026)

Exploring Transformer Placement in Variational Autoencoders for Tabular Data Generation
di: Silva, Aníbal, et al.
Pubblicazione: (2026)

High-Dimensional Differential Parameter Inference in Exponential Family using Time Score Matching
di: Williams, Daniel J., et al.
Pubblicazione: (2024)

Learning Straight Flows: Variational Flow Matching for Efficient Generation
di: Ma, Chenrui, et al.
Pubblicazione: (2025)

Exponential Family Attention
di: Wibisono, Kevin Christian, et al.
Pubblicazione: (2025)

Generating and Imputing Tabular Data via Diffusion and Flow-based Gradient-Boosted Trees
di: Jolicoeur-Martineau, Alexia, et al.
Pubblicazione: (2023)

Variational Rectified Flow Matching
di: Guo, Pengsheng, et al.
Pubblicazione: (2025)

CardiCat: a Variational Autoencoder for High-Cardinality Tabular Data
di: Carlin, Lee, et al.
Pubblicazione: (2025)

Privacy-Preserving Tabular Synthetic Data Generation Using TabularARGN
di: Sidorenko, Andrey, et al.
Pubblicazione: (2025)

RecTable: Fast Modeling Tabular Data with Rectified Flow
di: Fuchi, Masane, et al.
Pubblicazione: (2025)

It's all In the (Exponential) Family: An Equivalence between Maximum Likelihood Estimation and Control Variates for Sketching Algorithms
di: Kang, Keegan, et al.
Pubblicazione: (2026)

How Well Does Your Tabular Generator Learn the Structure of Tabular Data?
di: Jiang, Xiangjian, et al.
Pubblicazione: (2025)

Hierarchical Conditional Tabular GAN for Multi-Tabular Synthetic Data Generation
di: Ågren, Wilhelm, et al.
Pubblicazione: (2024)

TAEGAN: Generating Synthetic Tabular Data For Data Augmentation
di: Li, Jiayu, et al.
Pubblicazione: (2024)

What's Wrong with Your Synthetic Tabular Data? Using Explainable AI to Evaluate Generative Models
di: Kapar, Jan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Generating Highly Designable Proteins with Geometric Algebra Flow Matching
di: Wagner, Simon, et al.
Pubblicazione: (2024)

Graph-Conditional Flow Matching for Relational Data Generation
di: Scassola, Davide, et al.
Pubblicazione: (2025)