Enregistré dans:
| Auteur principal: | Cimadevila, Guillermo Comesaña |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | https://arxiv.org/abs/2509.25216 |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
LAVA reference files
par: Comesana Cimadevila, Guillermo
Publié: (2026)
par: Comesana Cimadevila, Guillermo
Publié: (2026)
A Structured Framework for Predicting Sustainable Aviation Fuel Properties using Liquid-Phase FTIR and Machine Learning
par: Comesana, Ana E., et autres
Publié: (2024)
par: Comesana, Ana E., et autres
Publié: (2024)
Asymptotic Behavior of Multi--Task Learning: Implicit Regularization and Double Descent Effects
par: Alrashdi, Ayed M., et autres
Publié: (2026)
par: Alrashdi, Ayed M., et autres
Publié: (2026)
Learning Tree-Based Models with Gradient Descent
par: Marton, Sascha
Publié: (2026)
par: Marton, Sascha
Publié: (2026)
When Machine Learning Gets Personal: Evaluating Prediction and Explanation
par: Cornelis, Louisa, et autres
Publié: (2025)
par: Cornelis, Louisa, et autres
Publié: (2025)
Bayesian Double Descent
par: Polson, Nick, et autres
Publié: (2025)
par: Polson, Nick, et autres
Publié: (2025)
Manipulating Sparse Double Descent
par: Zhang, Ya Shi
Publié: (2024)
par: Zhang, Ya Shi
Publié: (2024)
On The Presence of Double-Descent in Deep Reinforcement Learning
par: Veselý, Viktor, et autres
Publié: (2025)
par: Veselý, Viktor, et autres
Publié: (2025)
Whole-Genome Phenotype Prediction with Machine Learning: Open Problems in Bacterial Genomics
par: James, Tamsin, et autres
Publié: (2025)
par: James, Tamsin, et autres
Publié: (2025)
On Double Descent in Reinforcement Learning with LSTD and Random Features
par: Brellmann, David, et autres
Publié: (2023)
par: Brellmann, David, et autres
Publié: (2023)
Dropout Drops Double Descent
par: Yang, Tian-Le, et autres
Publié: (2023)
par: Yang, Tian-Le, et autres
Publié: (2023)
Understanding the Double Descent Phenomenon in Deep Learning
par: Lafon, Marc, et autres
Publié: (2024)
par: Lafon, Marc, et autres
Publié: (2024)
Robust Predictive Uncertainty and Double Descent in Contaminated Bayesian Random Features
par: Caprio, Michele, et autres
Publié: (2026)
par: Caprio, Michele, et autres
Publié: (2026)
Model Averaging and Double Machine Learning
par: Ahrens, Achim, et autres
Publié: (2024)
par: Ahrens, Achim, et autres
Publié: (2024)
Double Descent and Other Interpolation Phenomena in GANs
par: Luzi, Lorenzo, et autres
Publié: (2021)
par: Luzi, Lorenzo, et autres
Publié: (2021)
On the Lipschitz Constant of Deep Networks and Double Descent
par: Gamba, Matteo, et autres
Publié: (2023)
par: Gamba, Matteo, et autres
Publié: (2023)
Modeling Quantum Machine Learning for Genomic Data Analysis
par: Singh, Navneet, et autres
Publié: (2025)
par: Singh, Navneet, et autres
Publié: (2025)
Double Descent as a Lens for Sample Efficiency in Autoregressive vs. Discrete Diffusion Models
par: Fraij, Ahmad, et autres
Publié: (2025)
par: Fraij, Ahmad, et autres
Publié: (2025)
Double Machine Learning Based Structure Identification from Temporal Data
par: Angelis, Emmanouil, et autres
Publié: (2023)
par: Angelis, Emmanouil, et autres
Publié: (2023)
Incremental Gauss-Newton Descent for Machine Learning
par: Korbit, Mikalai, et autres
Publié: (2024)
par: Korbit, Mikalai, et autres
Publié: (2024)
Modeling Multi-Task Model Merging as Adaptive Projective Gradient Descent
par: Wei, Yongxian, et autres
Publié: (2025)
par: Wei, Yongxian, et autres
Publié: (2025)
Double Descent: Understanding Linear Model Estimation of Nonidentifiable Parameters and a Model for Overfitting
par: Christensen, Ronald
Publié: (2024)
par: Christensen, Ronald
Publié: (2024)
Unraveling the Enigma of Double Descent: An In-depth Analysis through the Lens of Learned Feature Space
par: Gu, Yufei, et autres
Publié: (2023)
par: Gu, Yufei, et autres
Publié: (2023)
Prediction by Machine Learning Analysis of Genomic Data Phenotypic Frost Tolerance in Perccottus glenii
par: Fan, Lilin, et autres
Publié: (2024)
par: Fan, Lilin, et autres
Publié: (2024)
Machine Learning-Based Prediction of ICU Readmissions in Intracerebral Hemorrhage Patients: Insights from the MIMIC Databases
par: Chen, Shuheng, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Shuheng, et autres
Publié: (2025)
Theoretical Insights into Overparameterized Models in Multi-Task and Replay-Based Continual Learning
par: Banayeeanzade, Amin, et autres
Publié: (2024)
par: Banayeeanzade, Amin, et autres
Publié: (2024)
Rethinking Explainable Machine Learning as Applied Statistics
par: Bordt, Sebastian, et autres
Publié: (2024)
par: Bordt, Sebastian, et autres
Publié: (2024)
Mathematical Insights into Protein Architecture: Persistent Homology and Machine Learning Applied to the Flagellar Motor
par: Lamine, Zakaria, et autres
Publié: (2025)
par: Lamine, Zakaria, et autres
Publié: (2025)
Class-wise Activation Unravelling the Engima of Deep Double Descent
par: Gu, Yufei
Publié: (2024)
par: Gu, Yufei
Publié: (2024)
Two Speeds of Learning: A Representation-Readout Decomposition of Grokking and Double Descent
par: Chou, Chi-Ning, et autres
Publié: (2026)
par: Chou, Chi-Ning, et autres
Publié: (2026)
Estimating Causal Effects with Double Machine Learning -- A Method Evaluation
par: Fuhr, Jonathan, et autres
Publié: (2024)
par: Fuhr, Jonathan, et autres
Publié: (2024)
Applied Machine Learning Methods with Long-Short Term Memory Based Recurrent Neural Networks for Multivariate Temperature Prediction
par: Lukić, Bojan
Publié: (2025)
par: Lukić, Bojan
Publié: (2025)
Double Machine Learning at Scale to Predict Causal Impact of Customer Actions
par: More, Sushant, et autres
Publié: (2024)
par: More, Sushant, et autres
Publié: (2024)
The Double Descent Behavior in Two Layer Neural Network for Binary Classification
par: Abeykoon, Chathurika S, et autres
Publié: (2025)
par: Abeykoon, Chathurika S, et autres
Publié: (2025)
An Integrative Genome-Scale Metabolic Modeling and Machine Learning Framework for Predicting and Optimizing Single-Cell Protein Production in Saccharomyces cerevisiae
par: Nair, Neha K., et autres
Publié: (2026)
par: Nair, Neha K., et autres
Publié: (2026)
Double Machine Learning for Static Panel Models with Fixed Effects
par: Clarke, Paul S., et autres
Publié: (2023)
par: Clarke, Paul S., et autres
Publié: (2023)
Applying Machine Learning Tools for Urban Resilience Against Floods
par: Pour, Mahla Ardebili, et autres
Publié: (2024)
par: Pour, Mahla Ardebili, et autres
Publié: (2024)
DPCformer: An Interpretable Deep Learning Model for Genomic Prediction in Crops
par: Deng, Pengcheng, et autres
Publié: (2025)
par: Deng, Pengcheng, et autres
Publié: (2025)
Reconstructing Physics-Informed Machine Learning for Traffic Flow Modeling: a Multi-Gradient Descent and Pareto Learning Approach
par: Lei, Yuan-Zheng, et autres
Publié: (2025)
par: Lei, Yuan-Zheng, et autres
Publié: (2025)
An Introduction to Double/Debiased Machine Learning
par: Ahrens, Achim, et autres
Publié: (2025)
par: Ahrens, Achim, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
LAVA reference files
par: Comesana Cimadevila, Guillermo
Publié: (2026) -
A Structured Framework for Predicting Sustainable Aviation Fuel Properties using Liquid-Phase FTIR and Machine Learning
par: Comesana, Ana E., et autres
Publié: (2024) -
Asymptotic Behavior of Multi--Task Learning: Implicit Regularization and Double Descent Effects
par: Alrashdi, Ayed M., et autres
Publié: (2026) -
Learning Tree-Based Models with Gradient Descent
par: Marton, Sascha
Publié: (2026) -
When Machine Learning Gets Personal: Evaluating Prediction and Explanation
par: Cornelis, Louisa, et autres
Publié: (2025)