Active Subspaces in Infinite Dimension
Fuente:
arXiv
Guardado en:
| Autores principales: | Kundu, Poorbita, Wycoff, Nathan |
|---|---|
| Formato: | Preprint |
| Publicado: |
2025
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | |
| Etiquetas: |
Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
Ejemplares similares
On Thompson Sampling and Bilateral Uncertainty in Additive Bayesian Optimization
por: Wycoff, Nathan
Publicado: (2025)
por: Wycoff, Nathan
Publicado: (2025)
Regression Trees Know Calculus
por: Wycoff, Nathan
Publicado: (2024)
por: Wycoff, Nathan
Publicado: (2024)
A Probabilistic Basis for Low-Rank Matrix Learning
por: Segert, Simon, et al.
Publicado: (2025)
por: Segert, Simon, et al.
Publicado: (2025)
Formal Bayesian Transfer Learning via the Total Risk Prior
por: Wycoff, Nathan, et al.
Publicado: (2025)
por: Wycoff, Nathan, et al.
Publicado: (2025)
Proximal Iteration for Nonlinear Adaptive Lasso
por: Wycoff, Nathan, et al.
Publicado: (2024)
por: Wycoff, Nathan, et al.
Publicado: (2024)
Voronoi Candidates for Bayesian Optimization
por: Wycoff, Nathan, et al.
Publicado: (2024)
por: Wycoff, Nathan, et al.
Publicado: (2024)
Leveraging Active Subspaces to Capture Epistemic Model Uncertainty in Deep Generative Models for Molecular Design
por: Abeer, A N M Nafiz, et al.
Publicado: (2024)
por: Abeer, A N M Nafiz, et al.
Publicado: (2024)
Elucidating Subspace Perturbation in Zeroth-Order Optimization: Theory and Practice at Scale
por: Park, Sihwan, et al.
Publicado: (2025)
por: Park, Sihwan, et al.
Publicado: (2025)
Optimal Embedding Dimension for Sparse Subspace Embeddings
por: Chenakkod, Shabarish, et al.
Publicado: (2023)
por: Chenakkod, Shabarish, et al.
Publicado: (2023)
Decomposition-Based Intrinsic Modeling of Shape-Constrained Functional Data
por: Kundu, Poorbita, et al.
Publicado: (2024)
por: Kundu, Poorbita, et al.
Publicado: (2024)
asKAN: Active Subspace embedded Kolmogorov-Arnold Network
por: Zhou, Zhiteng, et al.
Publicado: (2025)
por: Zhou, Zhiteng, et al.
Publicado: (2025)
Depth Separation in Norm-Bounded Infinite-Width Neural Networks
por: Parkinson, Suzanna, et al.
Publicado: (2024)
por: Parkinson, Suzanna, et al.
Publicado: (2024)
Large Data Limits of Laplace Learning for Gaussian Measure Data in Infinite Dimensions
por: Zhong, Zhengang, et al.
Publicado: (2026)
por: Zhong, Zhengang, et al.
Publicado: (2026)
Krylov Cubic Regularized Newton: A Subspace Second-Order Method with Dimension-Free Convergence Rate
por: Jiang, Ruichen, et al.
Publicado: (2024)
por: Jiang, Ruichen, et al.
Publicado: (2024)
Subspace Clustering of Subspaces: Unifying Canonical Correlation Analysis and Subspace Clustering
por: Karakasis, Paris A., et al.
Publicado: (2025)
por: Karakasis, Paris A., et al.
Publicado: (2025)
Sequential Bayesian Optimal Experimental Design in Infinite Dimensions via Policy Gradient Reinforcement Learning
por: Shen, Kaichen, et al.
Publicado: (2026)
por: Shen, Kaichen, et al.
Publicado: (2026)
Subspace-Configurable Networks
por: Wang, Dong, et al.
Publicado: (2023)
por: Wang, Dong, et al.
Publicado: (2023)
Generative Subspace Adversarial Active Learning for Outlier Detection in Multiple Views of High-dimensional Data
por: Cribeiro-Ramallo, Jose, et al.
Publicado: (2024)
por: Cribeiro-Ramallo, Jose, et al.
Publicado: (2024)
Geometry of Lightning Self-Attention: Identifiability and Dimension
por: Henry, Nathan W., et al.
Publicado: (2024)
por: Henry, Nathan W., et al.
Publicado: (2024)
Subspace Langevin Monte Carlo
por: Maunu, Tyler, et al.
Publicado: (2024)
por: Maunu, Tyler, et al.
Publicado: (2024)
Analog Physical Systems Can Exhibit Double Descent
por: Dillavou, Sam, et al.
Publicado: (2025)
por: Dillavou, Sam, et al.
Publicado: (2025)
Bayesian Fine-tuning in Projected Subspaces
por: Dubovik, Viktar, et al.
Publicado: (2026)
por: Dubovik, Viktar, et al.
Publicado: (2026)
Bayesian Semi-structured Subspace Inference
por: Dold, Daniel, et al.
Publicado: (2024)
por: Dold, Daniel, et al.
Publicado: (2024)
SubspaceNet: Deep Learning-Aided Subspace Methods for DoA Estimation
por: Shmuel, Dor H., et al.
Publicado: (2023)
por: Shmuel, Dor H., et al.
Publicado: (2023)
Automated Testing of Spatially-Dependent Environmental Hypotheses through Active Transfer Learning
por: Harrison, Nicholas, et al.
Publicado: (2024)
por: Harrison, Nicholas, et al.
Publicado: (2024)
Pure Exploration with Infinite Answers
por: Poiani, Riccardo, et al.
Publicado: (2025)
por: Poiani, Riccardo, et al.
Publicado: (2025)
Decision Theoretic Subgroup Detection With Bayesian Machine Learning
por: Alam, Entejar, et al.
Publicado: (2025)
por: Alam, Entejar, et al.
Publicado: (2025)
Exceedance and force of centrality for functional data
por: Kundu, Poorbita, et al.
Publicado: (2025)
por: Kundu, Poorbita, et al.
Publicado: (2025)
Infinite-Dimensional Feature Interaction
por: Xu, Chenhui, et al.
Publicado: (2024)
por: Xu, Chenhui, et al.
Publicado: (2024)
Native Hierarchical and Compositional Representations with Subspace Embeddings
por: Moreira, Gabriel, et al.
Publicado: (2025)
por: Moreira, Gabriel, et al.
Publicado: (2025)
Enhanced Latent Multi-view Subspace Clustering
por: Shi, Long, et al.
Publicado: (2023)
por: Shi, Long, et al.
Publicado: (2023)
In-Context Learning Operates as Concept Subspace Learning
por: Tang, Wei, et al.
Publicado: (2026)
por: Tang, Wei, et al.
Publicado: (2026)
Cost-effective Reduced-Order Modeling via Bayesian Active Learning
por: Rahmati, Amir Hossein, et al.
Publicado: (2025)
por: Rahmati, Amir Hossein, et al.
Publicado: (2025)
Learning Active Subspaces and Discovering Important Features with Gaussian Radial Basis Functions Neural Networks
por: D'Agostino, Danny, et al.
Publicado: (2023)
por: D'Agostino, Danny, et al.
Publicado: (2023)
Deep Learning for Subspace Regression
por: Fanaskov, Vladimir, et al.
Publicado: (2025)
por: Fanaskov, Vladimir, et al.
Publicado: (2025)
Matched Topological Subspace Detector
por: Liu, Chengen, et al.
Publicado: (2025)
por: Liu, Chengen, et al.
Publicado: (2025)
Masked Subspace Clustering Methods
por: Song, Jiebo, et al.
Publicado: (2025)
por: Song, Jiebo, et al.
Publicado: (2025)
Model Merging in the Essential Subspace
por: Li, Longhua, et al.
Publicado: (2026)
por: Li, Longhua, et al.
Publicado: (2026)
DyPP: Dynamic Parameter Prediction to Accelerate Convergence of Variational Quantum Algorithms
por: Kundu, Satwik, et al.
Publicado: (2023)
por: Kundu, Satwik, et al.
Publicado: (2023)
Invariant Subspace Decomposition
por: Lazzaretto, Margherita, et al.
Publicado: (2024)
por: Lazzaretto, Margherita, et al.
Publicado: (2024)
Ejemplares similares
-
On Thompson Sampling and Bilateral Uncertainty in Additive Bayesian Optimization
por: Wycoff, Nathan
Publicado: (2025) -
Regression Trees Know Calculus
por: Wycoff, Nathan
Publicado: (2024) -
A Probabilistic Basis for Low-Rank Matrix Learning
por: Segert, Simon, et al.
Publicado: (2025) -
Formal Bayesian Transfer Learning via the Total Risk Prior
por: Wycoff, Nathan, et al.
Publicado: (2025) -
Proximal Iteration for Nonlinear Adaptive Lasso
por: Wycoff, Nathan, et al.
Publicado: (2024)