Buchumschlag

Generative Correlation Manifolds: Generating Synthetic Data with Preserved Higher-Order Correlations

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	d'Hondt, Jens E., Punter, Wieger R., Papapetrou, Odysseas
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A Survey on Time-Series Distance Measures
von: Paparrizos, John, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PAX-TS: Model-agnostic multi-granular explanations for time series forecasting via localized perturbations
von: Kreuzer, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Revisiting Spurious Correlation in Domain Generalization
von: Qin, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

KIPPS: Knowledge infusion in Privacy Preserving Synthetic Data Generation
von: Kotal, Anantaa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

One-Shot Federated Learning with Bayesian Pseudocoresets
von: d'Hondt, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Credit Assignment via Neural Manifold Noise Correlation
von: Kang, Byungwoo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generating Synthetic Health Sensor Data for Privacy-Preserving Wearable Stress Detection
von: Lange, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MS-Index: Fast Top-k Subsequence Search for Multivariate Time Series under Euclidean Distance
von: d'Hondt, Jens E., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Severing Spurious Correlations with Data Pruning
von: Mulchandani, Varun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Invariant Correlation of Representation with Label: Enhancing Domain Generalization in Noisy Environments
von: Jin, Gaojie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

From Generic Correlation to Input-Specific Credit in On-Policy Self Distillation
von: Shen, Guobin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Synthetic Data Generation for Augmenting Small Samples
von: Liu, Dan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generating High-quality Privacy-preserving Synthetic Data
von: Yavo, David, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Transformer Block Coupling and its Correlation with Generalization in LLMs
von: Aubry, Murdock, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reasoning-Driven Synthetic Data Generation and Evaluation
von: Davidson, Tim R., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Statistical Guarantees in Synthetic Data through Conformal Adversarial Generation
von: Vishwakarma, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Auditing and Generating Synthetic Data with Controllable Trust Trade-offs
von: Belgodere, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Enhancing Table Representations with LLM-powered Synthetic Data Generation
von: Yang, Dayu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Synthetic Homes: A Multimodal Generative AI Pipeline for Residential Building Data Generation under Data Scarcity
von: Eshbaugh, Jackson, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generative Models for Synthetic Data: Transforming Data Mining in the GenAI Era
von: Li, Dawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GeMuCo: Generalized Multisensory Correlational Model for Body Schema Learning
von: Kawaharazuka, Kento, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Synthetic Series-Symbol Data Generation for Time Series Foundation Models
von: Wang, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Latent Noise Injection for Private and Statistically Aligned Synthetic Data Generation
von: Shen, Rex, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FASTGEN: Fast and Cost-Effective Synthetic Tabular Data Generation with LLMs
von: Nguyen, Anh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Order-Preserving GFlowNets
von: Chen, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Efficient Embedding-based Synthetic Data Generation for Complex Reasoning Tasks
von: Jayaraman, Srideepika, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generating Synthetic Net Load Data with Physics-informed Diffusion Model
von: Zhang, Shaorong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Synthetic ECG Generation for Data Augmentation and Transfer Learning in Arrhythmia Classification
von: Núñez, José Fernando, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Graph-Based Adversarial Domain Generalization with Anatomical Correlation Knowledge for Cross-User Human Activity Recognition
von: Ye, Xiaozhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)

VCformer: Variable Correlation Transformer with Inherent Lagged Correlation for Multivariate Time Series Forecasting
von: Yang, Yingnan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Test-time Correlation Alignment
von: You, Linjing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

When Privacy Isn't Synthetic: Hidden Data Leakage in Generative AI Models
von: Mustaqim, S. M., et al.
Veröffentlicht: (2025)

SurvDiff: A Diffusion Model for Generating Synthetic Data in Survival Analysis
von: Brockschmidt, Marie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generating Synthetic Fair Syntax-agnostic Data by Learning and Distilling Fair Representation
von: Sikder, Md Fahim, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Collapse or Thrive? Perils and Promises of Synthetic Data in a Self-Generating World
von: Kazdan, Joshua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Synthetic Tabular Data Generation for Class Imbalance and Fairness: A Comparative Study
von: Panagiotou, Emmanouil, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Deep Dive into Scaling RL for Code Generation with Synthetic Data and Curricula
von: Sancaktar, Cansu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generative Synthetic Data for Causal Inference: Pitfalls, Remedies, and Opportunities
von: Xu, Yichen
Veröffentlicht: (2026)

GraphUniverse: Synthetic Graph Generation for Evaluating Inductive Generalization
von: Van Langendonck, Louis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Spectral Higher-Order Neural Networks
von: Peri, Gianluca, et al.
Veröffentlicht: (2026)