:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhu, Yilun, Deng, Naihao, Shi, Naichen, Gangrade, Aditya, Scott, Clayton
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2510.04441
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Label Noise: Ignorance Is Bliss
von: Zhu, Yilun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Testing the Feasibility of Linear Programs with Bandit Feedback
von: Gangrade, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Calibrated Principal Component Regression
von: Wu, Yixuan Florence, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Constrained Linear Thompson Sampling
von: Gangrade, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Safe Linear Bandits over Unknown Polytopes
von: Gangrade, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Conformal Prediction Under Generalized Covariate Shift with Posterior Drift
von: Wang, Baozhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Personalized PCA: Decoupling Shared and Unique Features
von: Shi, Naichen, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Generative Modeling via Drifting
von: Deng, Mingyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Coupled Flow Matching
von: Cai, Wenxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Linear Transformers Implicitly Discover Unified Numerical Algorithms
von: Lutz, Patrick, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Data Deletion Can Help in Adaptive RL
von: Budhraja, Param, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Universal Inference Meets Random Projections: A Scalable Test for Log-concavity
von: Dunn, Robin, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Causal Discovery from Heteroscedastic Stochastic Dynamical Systems under Imperfect Physical Models
von: Chen, Jianhong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Triple Component Matrix Factorization: Untangling Global, Local, and Noisy Components
von: Shi, Naichen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scalable Mean-Field Variational Inference via Preconditioned Primal-Dual Optimization
von: Lyu, Jinhua, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Symmetry Reveals Layerwise Dynamics: How Transformers Perform In-Context Classification
von: Lutz, Patrick, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Personalized Tucker Decomposition: Modeling Commonality and Peculiarity on Tensor Data
von: Hu, Jiuyun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SURGE: Approximation and Training Free Particle Filter for Diffusion Surrogate
von: Wei, Lifu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Tackling Time-Series Forecasting Generalization via Mitigating Concept Drift
von: Zhao, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DiffATS: Diffusion in Aligned Tensor Space
von: Lyu, Jinhua, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Looking Beyond the Known: Towards a Data Discovery Guided Open-World Object Detection
von: Majee, Anay, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Flow Straight and Fast in Hilbert Space: Functional Rectified Flow
von: Zhang, Jianxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Label Embedding via Low-Coherence Matrices
von: Zhang, Jianxin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Unified Binary and Multiclass Margin-Based Classification
von: Wang, Yutong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Counterfactual Explanations Under Concept Drift
von: Kostrzewa, Marcin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Performative Drift Resistant Classification Using Generative Domain Adversarial Networks
von: Makowski, Maciej, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Joint Optimization of Piecewise Linear Ensembles
von: Raymond, Matt, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Semantic Editing with Coupled Stochastic Differential Equations
von: Zhang, Jianxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Overcoming Domain Drift in Online Continual Learning
von: Lyu, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Posterior Sampling for Continuing Environments
von: Xu, Wanqiao, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Coordinated Sparse Recovery of Label Noise
von: Yang, Yukun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Diffusion Posterior Sampling is Computationally Intractable
von: Gupta, Shivam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Duration Aware Scheduling for ASR Serving Under Workload Drift
von: Makwana, Darshan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Scaling Continuous Kernels with Sparse Fourier Domain Learning
von: Harper, Clayton, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Implicit Bias of Gradient Descent on Separable Multiclass Data
von: Ravi, Hrithik, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Online Detection of Water Contamination Under Concept Drift
von: Li, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sinkhorn-Drifting Generative Models
von: He, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Detecting Diffusion-Generated Time Series Under Generator Shift
von: Soi, Zhi Wen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Drift Q-Learning
von: Houssaini, Anas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Domain Agnostic Conditional Invariant Predictions for Domain Generalization
von: Wang, Zongbin, et al.
Veröffentlicht: (2024)