TabMixNN: A Unified Deep Learning Framework for Structural Mixed Effects Modeling on Tabular Data
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autore principale: | Akdemir, Deniz |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Le Cam Distortion: A Decision-Theoretic Framework for Robust Transfer Learning
di: Akdemir, Deniz
Pubblicazione: (2025)
di: Akdemir, Deniz
Pubblicazione: (2025)
Likelihood-Preserving Embeddings for Statistical Inference
di: Akdemir, Deniz
Pubblicazione: (2025)
di: Akdemir, Deniz
Pubblicazione: (2025)
Neural Generalized Mixed-Effects Models
di: Slavutsky, Yuli, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Slavutsky, Yuli, et al.
Pubblicazione: (2026)
Scalable Subset Selection in Linear Mixed Models
di: Thompson, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Thompson, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Gradient Boosted Mixed Models: Flexible Joint Estimation of Mean and Variance Components for Clustered Data
di: Prevett, Mitchell L., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Prevett, Mitchell L., et al.
Pubblicazione: (2025)
Safe, Scalable, and Accurate Bayes Posterior Sampling for Large-Data Generalized Linear Mixed Models
di: Baek, Youngsoo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Baek, Youngsoo, et al.
Pubblicazione: (2026)
SSLfmm: An R Package for Semi-Supervised Learning with a Mixed-Missingness Mechanism in Finite Mixture Models
di: McLachlan, Geoffrey J., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: McLachlan, Geoffrey J., et al.
Pubblicazione: (2025)
MPO: An Efficient Post-Processing Framework for Mixing Diverse Preference Alignment
di: Wang, Tianze, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Tianze, et al.
Pubblicazione: (2025)
TabCF: Distributional Control Function Estimation with Tabular Foundation Models
di: Chen, Geping, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Geping, et al.
Pubblicazione: (2026)
Scalable Bayesian Inference for Generalized Linear Mixed Models via Stochastic Gradient MCMC
di: Berchuck, Samuel I., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Berchuck, Samuel I., et al.
Pubblicazione: (2024)
Ordinal Mixed-Effects Random Forest
di: Bergonzoli, Giulia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bergonzoli, Giulia, et al.
Pubblicazione: (2024)
On Quantile Regression Forests for Modelling Mixed-Frequency and Longitudinal Data
di: Andreani, Mila
Pubblicazione: (2025)
di: Andreani, Mila
Pubblicazione: (2025)
Real-TabPFN: Improving Tabular Foundation Models via Continued Pre-training With Real-World Data
di: Garg, Anurag, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Garg, Anurag, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scalable Krylov Subspace Methods for Generalized Mixed-Effects Models with Crossed Random Effects
di: Kündig, Pascal, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kündig, Pascal, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mixing times of data-augmentation Gibbs samplers for high-dimensional probit regression
di: Ascolani, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ascolani, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Mixed-Methods Analysis of Repression and Mobilization in Bangladesh's July Revolution Using Machine Learning and Statistical Modeling
di: Siddiqui, Md. Saiful Bari, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Siddiqui, Md. Saiful Bari, et al.
Pubblicazione: (2025)
MMM: Clustering Multivariate Longitudinal Mixed-type Data
di: Amato, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Amato, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2025)
Global convergence of optimized adaptive importance samplers
di: Akyildiz, Ömer Deniz
Pubblicazione: (2022)
di: Akyildiz, Ömer Deniz
Pubblicazione: (2022)
A Unified Framework for Structure-Aware Clustering and Heterogeneous Causal Graph Learning
di: Du, Honglin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Du, Honglin, et al.
Pubblicazione: (2026)
DeepVARMA: A Hybrid Deep Learning and VARMA Model for Chemical Industry Index Forecasting
di: Li, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Clustering Approaches for Mixed-Type Data: A Comparative Study
di: Ghattas, Badih, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ghattas, Badih, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fitting Large Nonlinear Mixed Effects Models Using Variational Expectation Maximization
di: Tarek, Mohamed, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tarek, Mohamed, et al.
Pubblicazione: (2026)
TabMGP: Martingale Posterior with TabPFN
di: Ng, Kenyon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ng, Kenyon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Conditional Mean and Variance Estimation via \textit{k}-NN Algorithm with Automated Variance Selection
di: Matabuena, Marcos, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Matabuena, Marcos, et al.
Pubblicazione: (2024)
Model Selection for Gaussian-gated Gaussian Mixture of Experts Using Dendrograms of Mixing Measures
di: Thai, Tuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Thai, Tuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dendrograms of Mixing Measures for Softmax-Gated Gaussian Mixture of Experts: Consistency without Model Sweeps
di: Hai, Do Tien, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hai, Do Tien, et al.
Pubblicazione: (2025)
MMCE: A Framework for Deep Monotonic Modeling of Multiple Causal Effects
di: Chen, Juhua, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Juhua, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Learning of Continuous and Structured Policies for Aggregated Heterogeneous Treatment Effects
di: Zhang, Jennifer Y., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Jennifer Y., et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated Learning for Non-factorizable Models using Deep Generative Prior Approximations
di: Hassan, Conor, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hassan, Conor, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Unified Hierarchical Multi-Task Multi-Fidelity Framework for Data-Efficient Surrogate Modeling in Manufacturing
di: Mehta, Manan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mehta, Manan, et al.
Pubblicazione: (2026)
High-Dimensional Undirected Graphical Models for Arbitrary Mixed Data
di: Göbler, Konstantin, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Göbler, Konstantin, et al.
Pubblicazione: (2022)
TS-CausalNN: Learning Temporal Causal Relations from Non-linear Non-stationary Time Series Data
di: Faruque, Omar, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Faruque, Omar, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adaptively Optimised Adaptive Importance Samplers
di: Perello, Carlos A. C. C., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Perello, Carlos A. C. C., et al.
Pubblicazione: (2023)
Temperature Optimization for Bayesian Deep Learning
di: Ng, Kenyon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ng, Kenyon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sampling by averaging: A multiscale approach to score estimation
di: Cordero-Encinar, Paula, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cordero-Encinar, Paula, et al.
Pubblicazione: (2025)
Characterization and Greedy Learning of Gaussian Structural Causal Models under Unknown Interventions
di: Gamella, Juan L., et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Gamella, Juan L., et al.
Pubblicazione: (2022)
TabPFN: One Model to Rule Them All?
di: Zhang, Qiong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Qiong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Structured Learning in Time-dependent Cox Models
di: Wang, Guanbo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Guanbo, et al.
Pubblicazione: (2023)
Scalable Bayesian Structure Learning for Gaussian Graphical Models Using Marginal Pseudo-likelihood
di: Mohammadi, Reza, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Mohammadi, Reza, et al.
Pubblicazione: (2023)
Meta Fusion: A Unified Framework For Multimodality Fusion with Mutual Learning
di: Liang, Ziyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liang, Ziyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Le Cam Distortion: A Decision-Theoretic Framework for Robust Transfer Learning
di: Akdemir, Deniz
Pubblicazione: (2025) -
Likelihood-Preserving Embeddings for Statistical Inference
di: Akdemir, Deniz
Pubblicazione: (2025) -
Neural Generalized Mixed-Effects Models
di: Slavutsky, Yuli, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Scalable Subset Selection in Linear Mixed Models
di: Thompson, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Gradient Boosted Mixed Models: Flexible Joint Estimation of Mean and Variance Components for Clustered Data
di: Prevett, Mitchell L., et al.
Pubblicazione: (2025)