On the Generalization Properties of Learning the Random Feature Models with Learnable Activation Functions
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Ma, Zailin, Yang, Jiansheng, Yang, Yaodong |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Learning Expressive Random Feature Models via Parametrized Activations
von: Ma, Zailin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ma, Zailin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Accelerated Distributional Temporal Difference Learning with Linear Function Approximation
von: Jin, Kaicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jin, Kaicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Shallow Neural Networks Learn Low-Degree Spherical Polynomials with Feature Learning by Learnable Channel Attention
von: Yang, Yingzhen
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Yingzhen
Veröffentlicht: (2025)
Low-dimensional Functions are Efficiently Learnable under Randomly Biased Distributions
von: Cornacchia, Elisabetta, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cornacchia, Elisabetta, et al.
Veröffentlicht: (2025)
End-to-end Kernel Learning via Generative Random Fourier Features
von: Fang, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Fang, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Subtractive Modulative Network with Learnable Periodic Activations
von: Wang, Tiou, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Tiou, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Rethinking Graph Out-Of-Distribution Generalization: A Learnable Random Walk Perspective
von: Sun, Henan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Henan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Tangma: A Tanh-Guided Activation Function with Learnable Parameters
von: Golwala, Shreel
Veröffentlicht: (2025)
von: Golwala, Shreel
Veröffentlicht: (2025)
Learnable Activation Functions in Physics-Informed Neural Networks for Solving Partial Differential Equations
von: Farea, Afrah, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Farea, Afrah, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Generalization Bound for Diffusion Models using Random Features
von: Saha, Esha, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Saha, Esha, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Understanding Representation Learnability of Nonlinear Self-Supervised Learning
von: Yang, Ruofeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Ruofeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
General Graph Random Features
von: Reid, Isaac, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Reid, Isaac, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Advancing Out-of-Distribution Detection through Data Purification and Dynamic Activation Function Design
von: Ji, Yingrui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ji, Yingrui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Quantum-Enhanced Multi-Task Learning with Learnable Weighting for Pharmacokinetic and Toxicity Prediction
von: Zhang, Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Linear Transformers with Learnable Kernel Functions are Better In-Context Models
von: Aksenov, Yaroslav, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Aksenov, Yaroslav, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhance the Safety in Reinforcement Learning by ADRC Lagrangian Methods
von: Zhang, Mingxu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Mingxu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Adversarially Robust PAC Learnability of Real-Valued Functions
von: Attias, Idan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Attias, Idan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Goal Discovery with Causal Capacity for Efficient Reinforcement Learning
von: Yu, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yu, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
STAS: Spatial-Temporal Return Decomposition for Multi-agent Reinforcement Learning
von: Chen, Sirui, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Sirui, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Safe Reinforcement Learning using Finite-Horizon Gradient-based Estimation
von: Dai, Juntao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dai, Juntao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DRIK: Distribution-Robust Inductive Kriging without Information Leakage
von: Yang, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Cluster-Based Generalized Additive Models Informed by Random Fourier Features
von: Huang, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Conditional Feature Importance with Generative Modeling Using Adversarial Random Forests
von: Blesch, Kristin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Blesch, Kristin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Characterizing the Multiclass Learnability of Forgiving 0-1 Loss Functions
von: Trauger, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Trauger, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2025)
KAPLAN: Kolmogorov-Arnold Prognostic Learnable Activation Networks for Survival Analysis
von: Logothetis, Stelios Boulitsakis, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Logothetis, Stelios Boulitsakis, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Deep Generative Imputation Model for Missing Not At Random Data
von: Chen, Jialei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Jialei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Soft Gradient Boosting with Learnable Feature Transforms for Sequential Regression
von: Karaca, Huseyin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Karaca, Huseyin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Differentiable Information Enhanced Model-Based Reinforcement Learning
von: Zhang, Xiaoyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Xiaoyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimal Kernel Quantile Learning with Random Features
von: Wang, Caixing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Caixing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Generalised Linear Models in Deep Bayesian RL with Learnable Basis Functions
von: You, Jingyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: You, Jingyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Gated Graph Attention Networks with Learnable Temperature
von: Ma, Zhongtian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ma, Zhongtian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
OOD-Chameleon: Is Algorithm Selection for OOD Generalization Learnable?
von: Jiang, Liangze, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jiang, Liangze, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Insertion Based Sequence Generation with Learnable Order Dynamics
von: Patel, Dhruvesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Patel, Dhruvesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Don't Forget the Nonlinearity: Unlocking Activation Functions in Efficient Fine-Tuning
von: Yin, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yin, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learnable Privacy Neurons Localization in Language Models
von: Chen, Ruizhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Ruizhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Rethinking Time Encoding via Learnable Transformation Functions
von: Chen, Xi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Xi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
LESA: Learnable LLM Layer Scaling-Up
von: Yang, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Asymptotic Learning Curves for Diffusion Models with Random Features Score and Manifold Data
von: George, Anand Jerry, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: George, Anand Jerry, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SafeDreamer: Safe Reinforcement Learning with World Models
von: Huang, Weidong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Huang, Weidong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Learnable & Interpretable Model Combination in Dynamical Systems Modeling
von: Thummerer, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Thummerer, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Learning Expressive Random Feature Models via Parametrized Activations
von: Ma, Zailin, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Accelerated Distributional Temporal Difference Learning with Linear Function Approximation
von: Jin, Kaicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Shallow Neural Networks Learn Low-Degree Spherical Polynomials with Feature Learning by Learnable Channel Attention
von: Yang, Yingzhen
Veröffentlicht: (2025) -
Low-dimensional Functions are Efficiently Learnable under Randomly Biased Distributions
von: Cornacchia, Elisabetta, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
End-to-end Kernel Learning via Generative Random Fourier Features
von: Fang, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2020)