Buchumschlag

SALVE: Sparse Autoencoder-Latent Vector Editing for Mechanistic Control of Neural Networks

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Flovik, Vegard
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Achieving Data Efficient Neural Networks with Hybrid Concept-based Models
von: Opsahl, Tobias A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Steering Sparse Autoencoder Latents to Control Dynamic Head Pruning in Vision Transformers (Student Abstract)
von: Lee, Yousung, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Interpreting CLIP with Hierarchical Sparse Autoencoders
von: Zaigrajew, Vladimir, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Residualized Temporal Sparse Autoencoders for Interpreting Diffusion Models
von: Yeung, Calvin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

i-MAE: Are Latent Representations in Masked Autoencoders Linearly Separable?
von: Zhang, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Sparse Autoencoders Learn Monosemantic Features in Vision-Language Models
von: Pach, Mateusz, et al.
Veröffentlicht: (2025)

One-Step is Enough: Sparse Autoencoders for Text-to-Image Diffusion Models
von: Surkov, Viacheslav, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Kolmogorov-Arnold Network Autoencoders
von: Moradi, Mohammadamin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Contrastive Denoising Score for Text-guided Latent Diffusion Image Editing
von: Nam, Hyelin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Steering LVLMs via Sparse Autoencoder for Hallucination Mitigation
von: Hua, Zhenglin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FastCAV: Efficient Computation of Concept Activation Vectors for Explaining Deep Neural Networks
von: Schmalwasser, Laines, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Interpretability: When, Why, and How Sparse Autoencoders Enable Label-Free Visual Steering
von: Chatzoudis, Gerasimos, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unsupervised Panoptic Interpretation of Latent Spaces in GANs Using Space-Filling Vector Quantization
von: Vali, Mohammad Hassan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

k* Distribution: Evaluating the Latent Space of Deep Neural Networks using Local Neighborhood Analysis
von: Kotyan, Shashank, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Sparse Autoencoders as Plug-and-Play Firewalls for Adversarial Attack Detection in VLMs
von: Wang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

GeoSAE: Geometric Prior-Guided Layer-Wise Sparse Autoencoder Annotation of Brain MRI Foundation Models
von: Nerrise, Favour, et al.
Veröffentlicht: (2026)

B-SMALL: A Bayesian Neural Network approach to Sparse Model-Agnostic Meta-Learning
von: Madan, Anish, et al.
Veröffentlicht: (2021)

A Gray-box Attack against Latent Diffusion Model-based Image Editing by Posterior Collapse
von: Guo, Zhongliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Model Editing with Task-Localized Sparse Fine-tuning
von: Iurada, Leonardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CSC-Unet: A Novel Convolutional Sparse Coding Strategy Based Neural Network for Semantic Segmentation
von: Tang, Haitong, et al.
Veröffentlicht: (2021)

ED-NeRF: Efficient Text-Guided Editing of 3D Scene with Latent Space NeRF
von: Park, Jangho, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SALAD: Skeleton-aware Latent Diffusion for Text-driven Motion Generation and Editing
von: Hong, Seokhyeon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From Radiologist Report to Image Label: Assessing Latent Dirichlet Allocation in Training Neural Networks for Orthopedic Radiograph Classification
von: Olczak, Jakub, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Taming Latent Diffusion Model for Neural Radiance Field Inpainting
von: Lin, Chieh Hubert, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving the Diffusability of Autoencoders
von: Skorokhodov, Ivan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Navigating Neural Space: Revisiting Concept Activation Vectors to Overcome Directional Divergence
von: Pahde, Frederik, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Diffusion Autoencoders are Scalable Image Tokenizers
von: Chen, Yinbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MeanFlow Transformers with Representation Autoencoders
von: Hu, Zheyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Controllable Lung Nodule Synthesis via Histogram-Regularized Latent Diffusion Models
von: Kannan, Arunkumar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Beyond Adapter Retrieval: Latent Geometry-Preserving Composition via Sparse Task Projection
von: Jin, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Masked Autoencoders Are Effective Tokenizers for Diffusion Models
von: Chen, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond the Known: Adversarial Autoencoders in Novelty Detection
von: Asad, Muhammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CL-MAE: Curriculum-Learned Masked Autoencoders
von: Madan, Neelu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Towards a Mechanistic Explanation of Diffusion Model Generalization
von: Niedoba, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Signal Collapse in One-Shot Pruning: When Sparse Models Fail to Distinguish Neural Representations
von: Saikumar, Dhananjay, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Explaining Bayesian Neural Networks
von: Bykov, Kirill, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Winfree Oscillatory Neural Network
von: Dai, Jiawen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On Diversity in Discriminative Neural Networks
von: Oubaha, Brahim, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hyperbolic Busemann Neural Networks
von: Chen, Ziheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Latent Zoning Network: A Unified Principle for Generative Modeling, Representation Learning, and Classification
von: Lin, Zinan, et al.
Veröffentlicht: (2025)