Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Liu, Brian, Mazumder, Rahul, Radchenko, Peter |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2506.20114 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Sparse Gaussian Graphical Models with Discrete Optimization: Computational and Statistical Perspectives
von: Behdin, Kayhan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Behdin, Kayhan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Predicting Census Survey Response Rates With Parsimonious Additive Models and Structured Interactions
von: Ibrahim, Shibal, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Ibrahim, Shibal, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Multi-Task Learning for Sparsity Pattern Heterogeneity: Statistical and Computational Perspectives
von: Behdin, Kayhan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Behdin, Kayhan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Randomization Can Reduce Both Bias and Variance: A Case Study in Random Forests
von: Liu, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FAST: An Optimization Framework for Fast Additive Segmentation in Transparent ML
von: Liu, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MOSS: Multi-Objective Optimization for Stable Rule Sets
von: Liu, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Sparse NMF with Archetypal Regularization: Computational and Robustness Properties
von: Behdin, Kayhan, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Behdin, Kayhan, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Preserving Deep Representations In One-Shot Pruning: A Hessian-Free Second-Order Optimization Framework
von: Lucas, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lucas, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
End-to-end Feature Selection Approach for Learning Skinny Trees
von: Ibrahim, Shibal, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ibrahim, Shibal, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Computation of Least Trimmed Squares: A Branch-and-Bound framework with Hyperplane Arrangement Enhancements
von: Meng, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Meng, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Unified Approach to Extract Interpretable Rules from Tree Ensembles via Integer Programming
von: Bonasera, Lorenzo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bonasera, Lorenzo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
3BASiL: An Algorithmic Framework for Sparse plus Low-Rank Compression of LLMs
von: Makni, Mehdi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Makni, Mehdi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
ALPS: Improved Optimization for Highly Sparse One-Shot Pruning for Large Language Models
von: Meng, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Meng, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
TSENOR: Highly-Efficient Algorithm for Finding Transposable N:M Sparse Masks
von: Meng, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Meng, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Differentially Private High-dimensional Variable Selection via Integer Programming
von: Prastakos, Petros, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Prastakos, Petros, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Interpretable Clustering Ensemble
von: Lv, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lv, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Inherently Interpretable Tree Ensemble Learning
von: Yang, Zebin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Zebin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MOONSHOT : A Framework for Multi-Objective Pruning of Vision and Large Language Models
von: Afriat, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Afriat, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
An RKHS Perspective on Tree Ensembles
von: Dagdoug, Mehdi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dagdoug, Mehdi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ADMM-Q: An Improved Hessian-based Weight Quantizer for Post-Training Quantization of Large Language Models
von: Lucas, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lucas, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FALCON: FLOP-Aware Combinatorial Optimization for Neural Network Pruning
von: Meng, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Meng, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Modeling with Categorical Features via Exact Fusion and Sparsity Regularisation
von: Behdin, Kayhan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Behdin, Kayhan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ask for More Than Bayes Optimal: A Theory of Indecisions for Classification
von: Ndaoud, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ndaoud, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
REALITrees: Rashomon Ensemble Active Learning for Interpretable Trees
von: Nguyen, Simon D., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nguyen, Simon D., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Rethinking LLM Ensembling from the Perspective of Mixture Models
von: Fu, Jiale, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Fu, Jiale, et al.
Veröffentlicht: (2026)
HASSLE-free: A unified Framework for Sparse plus Low-Rank Matrix Decomposition for LLMs
von: Makni, Mehdi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Makni, Mehdi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Theoretical Compression Bounds for Wide Multilayer Perceptrons
von: Cheairi, Houssam El, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cheairi, Houssam El, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On Computing Optimal Tree Ensembles
von: Komusiewicz, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Komusiewicz, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Decision Predicate Graphs: Enhancing Interpretability in Tree Ensembles
von: Arrighi, Leonardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Arrighi, Leonardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Ensembles of Interpretable Simple Structure
von: Arwade, Gaurav, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Arwade, Gaurav, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient user history modeling with amortized inference for deep learning recommendation models
von: Hertel, Lars, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hertel, Lars, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Robust Batch-Level Query Routing for Large Language Models under Cost and Capacity Constraints
von: Markovic-Voronov, Jelena, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Markovic-Voronov, Jelena, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Extracting Interpretable Task-Specific Circuits from Large Language Models for Faster Inference
von: García-Carrasco, Jorge, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: García-Carrasco, Jorge, et al.
Veröffentlicht: (2024)
OSSCAR: One-Shot Structured Pruning in Vision and Language Models with Combinatorial Optimization
von: Meng, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Meng, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LHT: Statistically-Driven Oblique Decision Trees for Interpretable Classification
von: Li, Hongyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Hongyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Safety through Permissibility: Shield Construction for Fast and Safe Reinforcement Learning
von: Politowicz, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Politowicz, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Attacker Behaviour Profiling using Stochastic Ensemble of Hidden Markov Models
von: Deshmukh, Soham, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Deshmukh, Soham, et al.
Veröffentlicht: (2019)
Towards Sustainable Development: A Novel Integrated Machine Learning Model for Holistic Environmental Health Monitoring
von: Mazumder, Anirudh, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Mazumder, Anirudh, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Reinforcement Learning from Human Feedback: A Statistical Perspective
von: Liu, Pangpang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Pangpang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Interpretable Credit Default Prediction with Ensemble Learning and SHAP
von: Yang, Shiqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Shiqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Sparse Gaussian Graphical Models with Discrete Optimization: Computational and Statistical Perspectives
von: Behdin, Kayhan, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Predicting Census Survey Response Rates With Parsimonious Additive Models and Structured Interactions
von: Ibrahim, Shibal, et al.
Veröffentlicht: (2021) -
Multi-Task Learning for Sparsity Pattern Heterogeneity: Statistical and Computational Perspectives
von: Behdin, Kayhan, et al.
Veröffentlicht: (2022) -
Randomization Can Reduce Both Bias and Variance: A Case Study in Random Forests
von: Liu, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
FAST: An Optimization Framework for Fast Additive Segmentation in Transparent ML
von: Liu, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2024)