Buchumschlag

Description of the Training Process of Neural Networks via Ergodic Theorem : Ghost nodes

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Park, Eun-Ji, Yun, Sangwon
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

DASH: Warm-Starting Neural Network Training in Stationary Settings without Loss of Plasticity
von: Shin, Baekrok, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Accelerating Storage-Based Training for Graph Neural Networks
von: Jang, Myung-Hwan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Training Verification-Friendly Neural Networks via Neuron Behavior Consistency
von: Liu, Zongxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Ghosted Layers: Unconstrained Activation Alignment for Recovering Layer-Pruned LLMs
von: Yun, Vincent-Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DiffusionBlocks: Block-wise Neural Network Training via Diffusion Interpretation
von: Shing, Makoto, et al.
Veröffentlicht: (2025)

I Can't Believe It's Not Real: CV-MuSeNet: Complex-Valued Multi-Signal Segmentation
von: Shin, Sangwon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Influence Functions for Edge Edits in Non-Convex Graph Neural Networks
von: Heo, Jaeseung, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MeGA: Merging Multiple Independently Trained Neural Networks Based on Genetic Algorithm
von: Yun, Daniel
Veröffentlicht: (2024)

IDIL: Imitation Learning of Intent-Driven Expert Behavior
von: Seo, Sangwon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GNNavigator: Towards Adaptive Training of Graph Neural Networks via Automatic Guideline Exploration
von: Qiao, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Z-Error Loss for Training Neural Networks
von: Godin, Guillaume
Veröffentlicht: (2025)

Energy Consumption in Parallel Neural Network Training
von: Huber, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Training Neural Networks for Modularity aids Interpretability
von: Golechha, Satvik, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Automatic Stability and Recovery for Neural Network Training
von: Or, Barak
Veröffentlicht: (2026)

Gradient-Free Training of Quantized Neural Networks
von: Cohen, Noa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Decoupling Generalizability and Membership Privacy Risks in Neural Networks
von: Fang, Xingli, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bridging the Gap Between Molecule and Textual Descriptions via Substructure-aware Alignment
von: Park, Hyuntae, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SpanGNN: Towards Memory-Efficient Graph Neural Networks via Spanning Subgraph Training
von: Gu, Xizhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Spectral Backpropagation for Efficient Neural Network Training
von: Muthuraman, Mannmohan
Veröffentlicht: (2025)

ROOT: Robust Orthogonalized Optimizer for Neural Network Training
von: He, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Harnessing Orthogonality to Train Low-Rank Neural Networks
von: Coquelin, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Explaining Neural Networks without Access to Training Data
von: Marton, Sascha, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Time Series Imputation with Multivariate Radial Basis Function Neural Network
von: Jung, Chanyoung, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FnRGNN: Distribution-aware Fairness in Graph Neural Network
von: Park, Soyoung, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FlowX: Towards Explainable Graph Neural Networks via Message Flows
von: Gui, Shurui, et al.
Veröffentlicht: (2022)

ProofAug: Efficient Neural Theorem Proving via Fine-grained Proof Structure Analysis
von: Liu, Haoxiong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Flow Matching Ergodic Coverage
von: Sun, Max Muchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hierarchical Imitation Learning of Team Behavior from Heterogeneous Demonstrations
von: Seo, Sangwon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fast Training of Recurrent Neural Networks with Stationary State Feedbacks
von: Caillon, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2025)

No Prior, No Leakage: Revisiting Reconstruction Attacks in Trained Neural Networks
von: Refael, Yehonatan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Feed-Forward Optimization With Delayed Feedback for Neural Network Training
von: Flügel, Katharina, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Training-free Graph Neural Networks and the Power of Labels as Features
von: Sato, Ryoma
Veröffentlicht: (2024)

Improved Training of Physics-Informed Neural Networks with Model Ensembles
von: Haitsiukevich, Katsiaryna, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Lightweight Geometric Adaptation for Training Physics-Informed Neural Networks
von: An, Kang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Revisiting LARS for Large Batch Training Generalization of Neural Networks
von: Do, Khoi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Efficient Process Reward Model Training via Active Learning
von: Duan, Keyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neural-Network-Driven Reward Prediction as a Heuristic: Advancing Q-Learning for Mobile Robot Path Planning
von: Ji, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Benign Overfitting for Regression with Trained Two-Layer ReLU Networks
von: Park, Junhyung, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Universal Approximation Theorem of Deep Q-Networks
von: Qi, Qian
Veröffentlicht: (2025)

MAGNET: Autonomous Expert Model Generation via Decentralized Autoresearch and BitNet Training
von: Kim, Yongwan, et al.
Veröffentlicht: (2026)