High-dimensional Analysis of Synthetic Data Selection
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Rezaei, Parham, Kovacevic, Filip, Locatello, Francesco, Mondelli, Marco |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Spectral Estimators for Multi-Index Models: Precise Asymptotics and Optimal Weak Recovery
par: Kovačević, Filip, et autres
Publié: (2025)
par: Kovačević, Filip, et autres
Publié: (2025)
Towards a holistic understanding of Selection Bias for Causal Effect Identification
par: Qiu, Yiwen, et autres
Publié: (2026)
par: Qiu, Yiwen, et autres
Publié: (2026)
Full-Batch Gradient Descent Outperforms One-Pass SGD: Sample Complexity Separation in Single-Index Learning
par: Kovačević, Filip, et autres
Publié: (2026)
par: Kovačević, Filip, et autres
Publié: (2026)
A Theory of How Pretraining Shapes Inductive Bias in Fine-Tuning
par: Anguita, Nicolas, et autres
Publié: (2026)
par: Anguita, Nicolas, et autres
Publié: (2026)
How Spurious Features Are Memorized: Precise Analysis for Random and NTK Features
par: Bombari, Simone, et autres
Publié: (2023)
par: Bombari, Simone, et autres
Publié: (2023)
Spurious Correlations in High Dimensional Regression: The Roles of Regularization, Simplicity Bias and Over-Parameterization
par: Bombari, Simone, et autres
Publié: (2025)
par: Bombari, Simone, et autres
Publié: (2025)
High-dimensional Analysis of Knowledge Distillation: Weak-to-Strong Generalization and Scaling Laws
par: Ildiz, M. Emrullah, et autres
Publié: (2024)
par: Ildiz, M. Emrullah, et autres
Publié: (2024)
Causal Learning with the Invariance Principle
par: Montagna, Francesco, et autres
Publié: (2026)
par: Montagna, Francesco, et autres
Publié: (2026)
Improved Convergence of Score-Based Diffusion Models via Prediction-Correction
par: Pedrotti, Francesco, et autres
Publié: (2023)
par: Pedrotti, Francesco, et autres
Publié: (2023)
Controlling Transient Amplification Improves Long-horizon Rollouts
par: Pervez, Adeel, et autres
Publié: (2026)
par: Pervez, Adeel, et autres
Publié: (2026)
Neural Collapse Beyond the Unconstrained Features Model: Landscape, Dynamics, and Generalization in the Mean-Field Regime
par: Wu, Diyuan, et autres
Publié: (2025)
par: Wu, Diyuan, et autres
Publié: (2025)
Optimal Representation Size: High-Dimensional Analysis of Pretraining and Linear Probing
par: Njaradi, Valentina, et autres
Publié: (2026)
par: Njaradi, Valentina, et autres
Publié: (2026)
The Rate-Distortion-Polysemanticity Tradeoff in SAEs
par: Mencattini, Tommaso, et autres
Publié: (2026)
par: Mencattini, Tommaso, et autres
Publié: (2026)
Out-of-Distribution Detection with Relative Angles
par: Demirel, Berker, et autres
Publié: (2024)
par: Demirel, Berker, et autres
Publié: (2024)
Navigating the Latent Space Dynamics of Neural Models
par: Fumero, Marco, et autres
Publié: (2025)
par: Fumero, Marco, et autres
Publié: (2025)
Statistical and structural identifiability in representation learning
par: Nelson, Walter, et autres
Publié: (2026)
par: Nelson, Walter, et autres
Publié: (2026)
Privacy for Free in the Overparameterized Regime
par: Bombari, Simone, et autres
Publié: (2024)
par: Bombari, Simone, et autres
Publié: (2024)
Towards Understanding the Word Sensitivity of Attention Layers: A Study via Random Features
par: Bombari, Simone, et autres
Publié: (2024)
par: Bombari, Simone, et autres
Publié: (2024)
Attention with Trained Embeddings Provably Selects Important Tokens
par: Wu, Diyuan, et autres
Publié: (2025)
par: Wu, Diyuan, et autres
Publié: (2025)
High-Dimensional Private Linear Regression with Optimal Rates
par: Bombari, Simone, et autres
Publié: (2025)
par: Bombari, Simone, et autres
Publié: (2025)
A Law of Data Reconstruction for Random Features (and Beyond)
par: Iurada, Leonardo, et autres
Publié: (2025)
par: Iurada, Leonardo, et autres
Publié: (2025)
Latent Functional Maps: a spectral framework for representation alignment
par: Fumero, Marco, et autres
Publié: (2024)
par: Fumero, Marco, et autres
Publié: (2024)
Be More Diverse than the Most Diverse: Optimal Mixtures of Generative Models via Mixture-UCB Bandit Algorithms
par: Rezaei, Parham, et autres
Publié: (2024)
par: Rezaei, Parham, et autres
Publié: (2024)
Mechanistic PDE Networks for Discovery of Governing Equations
par: Pervez, Adeel, et autres
Publié: (2025)
par: Pervez, Adeel, et autres
Publié: (2025)
Addressing Instrument-Outcome Confounding in Mendelian Randomization through Representation Learning
par: Huang, Shimeng, et autres
Publié: (2026)
par: Huang, Shimeng, et autres
Publié: (2026)
Toward Identifiable Sparse Autoencoders
par: Nelson, Walter, et autres
Publié: (2026)
par: Nelson, Walter, et autres
Publié: (2026)
Marrying Causal Representation Learning with Dynamical Systems for Science
par: Yao, Dingling, et autres
Publié: (2024)
par: Yao, Dingling, et autres
Publié: (2024)
Learning Discrete Diffusion of Graphs via Free-Energy Gradient Flows
par: Rancati, Dario, et autres
Publié: (2026)
par: Rancati, Dario, et autres
Publié: (2026)
Optimal Regularization for Performative Learning
par: Cyffers, Edwige, et autres
Publié: (2025)
par: Cyffers, Edwige, et autres
Publié: (2025)
Compression of Structured Data with Autoencoders: Provable Benefit of Nonlinearities and Depth
par: Kögler, Kevin, et autres
Publié: (2024)
par: Kögler, Kevin, et autres
Publié: (2024)
Matrix Denoising with Doubly Heteroscedastic Noise: Fundamental Limits and Optimal Spectral Methods
par: Zhang, Yihan, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Yihan, et autres
Publié: (2024)
Latent Space Translation via Inverse Relative Projection
par: Maiorca, Valentino, et autres
Publié: (2024)
par: Maiorca, Valentino, et autres
Publié: (2024)
Unifying Causal Representation Learning with the Invariance Principle
par: Yao, Dingling, et autres
Publié: (2024)
par: Yao, Dingling, et autres
Publié: (2024)
The Third Pillar of Causal Analysis? A Measurement Perspective on Causal Representations
par: Yao, Dingling, et autres
Publié: (2025)
par: Yao, Dingling, et autres
Publié: (2025)
Exploratory Causal Inference in SAEnce
par: Mencattini, Tommaso, et autres
Publié: (2025)
par: Mencattini, Tommaso, et autres
Publié: (2025)
Demystifying amortized causal discovery with transformers
par: Montagna, Francesco, et autres
Publié: (2024)
par: Montagna, Francesco, et autres
Publié: (2024)
Learning Pareto manifolds in high dimensions: How can regularization help?
par: Wegel, Tobias, et autres
Publié: (2025)
par: Wegel, Tobias, et autres
Publié: (2025)
Neural Collapse versus Low-rank Bias: Is Deep Neural Collapse Really Optimal?
par: Súkeník, Peter, et autres
Publié: (2024)
par: Súkeník, Peter, et autres
Publié: (2024)
MorphGen: Controllable and Morphologically Plausible Generative Cell-Imaging
par: Demirel, Berker, et autres
Publié: (2025)
par: Demirel, Berker, et autres
Publié: (2025)
Improved Scaling Laws via Weak-to-Strong Generalization in Random Feature Ridge Regression
par: Wu, Diyuan, et autres
Publié: (2026)
par: Wu, Diyuan, et autres
Publié: (2026)
Documents similaires
-
Spectral Estimators for Multi-Index Models: Precise Asymptotics and Optimal Weak Recovery
par: Kovačević, Filip, et autres
Publié: (2025) -
Towards a holistic understanding of Selection Bias for Causal Effect Identification
par: Qiu, Yiwen, et autres
Publié: (2026) -
Full-Batch Gradient Descent Outperforms One-Pass SGD: Sample Complexity Separation in Single-Index Learning
par: Kovačević, Filip, et autres
Publié: (2026) -
A Theory of How Pretraining Shapes Inductive Bias in Fine-Tuning
par: Anguita, Nicolas, et autres
Publié: (2026) -
How Spurious Features Are Memorized: Precise Analysis for Random and NTK Features
par: Bombari, Simone, et autres
Publié: (2023)