Quantifying constraint hierarchies in Bayesian PINNs via per-constraint Hessian decomposition
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Landgren, Filip |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
MIMOSA: Multi-constraint Molecule Sampling for Molecule Optimization
von: Fu, Tianfan, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Fu, Tianfan, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Robust low-rank training via approximate orthonormal constraints
von: Savostianova, Dayana, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Savostianova, Dayana, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Recovering implicit physics model under real-world constraints
von: Banerjee, Ayan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Banerjee, Ayan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Actionable and diverse counterfactual explanations incorporating domain knowledge and plausibility constraints
von: Bobek, Szymon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bobek, Szymon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Noisy PDE Training Requires Bigger PINNs
von: Andre-Sloan, Sebastien, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Andre-Sloan, Sebastien, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MaD Physics: Evaluating information seeking under constraints in physical environments
von: Jain, Moksh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Jain, Moksh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A constraints-based approach to fully interpretable neural networks for detecting learner behaviors
von: Pinto, Juan D., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pinto, Juan D., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Forecasting time series with constraints
von: Doumèche, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Doumèche, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Structural perspective on constraint-based learning of Markov networks
von: Korhonen, Tuukka, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Korhonen, Tuukka, et al.
Veröffentlicht: (2024)
REAct: Rational Exponential Activation for Better Learning and Generalization in PINNs
von: Mishra, Sourav, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mishra, Sourav, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hessian-Free Online Certified Unlearning
von: Qiao, Xinbao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Qiao, Xinbao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Constrained latent state modeling: A unifying perspective on representation learning under competing constraints
von: Quellec, Gwenolé
Veröffentlicht: (2026)
von: Quellec, Gwenolé
Veröffentlicht: (2026)
Physics-Guided Transformer (PGT): Physics-Aware Attention Mechanism for PINNs
von: Zeraatkar, Ehsan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zeraatkar, Ehsan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Efficient Edge LLMs Deployment via HessianAware Quantization and CPU GPU Collaborative
von: Zhang, Tuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Tuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Second-Order Actor-Critic Methods for Discounted MDPs via Policy Hessian Decomposition
von: Manivannan, Sanjeev, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Manivannan, Sanjeev, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Solving Linear-Gaussian Bayesian Inverse Problems with Decoupled Diffusion Sequential Monte Carlo
von: Kelvinius, Filip Ekström, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kelvinius, Filip Ekström, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Distributed Generative AI Approach for Heterogeneous Multi-Domain Environments under Data Sharing constraints
von: Tawfilis, Youssef, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tawfilis, Youssef, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mask-PINNs: Mitigating Internal Covariate Shift in Physics-Informed Neural Networks
von: Jiang, Feilong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jiang, Feilong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Predictions with limited data: Bayesian (X)PINNs, entanglement surfaces and overconfidence
von: Landgren, Filip, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Landgren, Filip, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hard-constraint physics-residual networks enable robust extrapolation for hydrogen crossover prediction in PEM water electrolyzers
von: Kim, Yong-Woon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Yong-Woon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Guided Safe Shooting: model based reinforcement learning with safety constraints
von: Paolo, Giuseppe, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Paolo, Giuseppe, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Why Transformers Need Adam: A Hessian Perspective
von: Zhang, Yushun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Yushun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
When and Why Adversarial Training Improves PINNs: A Neural Tangent Kernel Perspective
von: Cao, Yuan-dong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cao, Yuan-dong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
HeRo-Q: A General Framework for Stable Low Bit Quantization via Hessian Conditioning
von: Zhang, Jinhao Zhang Yunquan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Jinhao Zhang Yunquan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Subspace-based Approximate Hessian Method for Zeroth-Order Optimization
von: Kim, Dongyoon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Dongyoon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Revisiting Scalable Hessian Diagonal Approximations for Applications in Reinforcement Learning
von: Elsayed, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Elsayed, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Synergistic eigenanalysis of covariance and Hessian matrices for enhanced binary classification
von: Hartoyo, Agus, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hartoyo, Agus, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Randomness and signal propagation in physics-informed neural networks (PINNs): A neural PDE perspective
von: Tucny, Jean-Michel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tucny, Jean-Michel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Scaling physics-informed hard constraints with mixture-of-experts
von: Chalapathi, Nithin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chalapathi, Nithin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SwiftPrune: Hessian-Free Weight Pruning for Large Language Models
von: Kang, Yuhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kang, Yuhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
HEAPr: Hessian-based Efficient Atomic Expert Pruning in Output Space
von: Li, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hessian Aware Low-Rank Perturbation for Order-Robust Continual Learning
von: Li, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A space-decoupling framework for optimization on bounded-rank matrices with orthogonally invariant constraints
von: Yang, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep reinforcement learning-based spacecraft attitude control with pointing keep-out constraint
von: Yang, Juntang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Juntang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient and provably convergent end-to-end training of deep neural networks with linear constraints
von: Yang, Zonglin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yang, Zonglin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Length independent generalization bounds for deep SSM architectures via Rademacher contraction and stability constraints
von: Rácz, Dániel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Rácz, Dániel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SASSHA: Sharpness-aware Adaptive Second-order Optimization with Stable Hessian Approximation
von: Shin, Dahun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shin, Dahun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimistic Gradient Learning with Hessian Corrections for High-Dimensional Black-Box Optimization
von: Kfir, Yedidya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kfir, Yedidya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Artificial Intelligence Ontology: LLM-assisted construction of AI concept hierarchies
von: Joachimiak, Marcin P., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Joachimiak, Marcin P., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Building Trust in PINNs: Error Estimation through Finite Difference Methods
von: Krasowski, Aleksander, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Krasowski, Aleksander, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
MIMOSA: Multi-constraint Molecule Sampling for Molecule Optimization
von: Fu, Tianfan, et al.
Veröffentlicht: (2020) -
Robust low-rank training via approximate orthonormal constraints
von: Savostianova, Dayana, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Recovering implicit physics model under real-world constraints
von: Banerjee, Ayan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Actionable and diverse counterfactual explanations incorporating domain knowledge and plausibility constraints
von: Bobek, Szymon, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Noisy PDE Training Requires Bigger PINNs
von: Andre-Sloan, Sebastien, et al.
Veröffentlicht: (2025)