Can we Improve Prediction of Psychotherapy Outcomes Through Pretraining With Simulated Data?
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Jacobs, Niklas, Voelkle, Manuel C., Kathmann, Norbert, Hilbert, Kevin |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Embedding And Clustering Your Data Can Improve Contrastive Pretraining
di: Merrick, Luke
Pubblicazione: (2024)
di: Merrick, Luke
Pubblicazione: (2024)
Data-Efficient Sleep Staging with Synthetic Time Series Pretraining
di: Grieger, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Grieger, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Recovering from Biased Data: Can Fairness Constraints Improve Accuracy?
di: Blum, Avrim, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Blum, Avrim, et al.
Pubblicazione: (2019)
Multitask Learning Can Improve Worst-Group Outcomes
di: Kulkarni, Atharva, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kulkarni, Atharva, et al.
Pubblicazione: (2023)
Improving Pretraining Data Using Perplexity Correlations
di: Thrush, Tristan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Thrush, Tristan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Transformers Can Navigate Mazes With Multi-Step Prediction
di: Nolte, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nolte, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Human Preferences in Large Language Model Latent Space: A Technical Analysis on the Reliability of Synthetic Data in Voting Outcome Prediction
di: Ball, Sarah, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ball, Sarah, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Importance of Pretraining Data Alignment for Atomic Property Prediction
di: Ghunaim, Yasir, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ghunaim, Yasir, et al.
Pubblicazione: (2025)
Pretraining on Sleep Data Improves non-Sleep Biosignal Tasks
di: Lehn-Schiøler, William, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lehn-Schiøler, William, et al.
Pubblicazione: (2026)
Can Muon Fine-tune Adam-Pretrained Models?
di: Qu, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Qu, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Improving Cardiac Risk Prediction Using Data Generation Techniques
di: Cabodevila, Alexandre, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cabodevila, Alexandre, et al.
Pubblicazione: (2025)
Identifying and Evaluating Inactive Heads in Pretrained LLMs
di: Sandoval-Segura, Pedro, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sandoval-Segura, Pedro, et al.
Pubblicazione: (2025)
DataDecide: How to Predict Best Pretraining Data with Small Experiments
di: Magnusson, Ian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Magnusson, Ian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving Insurance Catastrophic Data with Resampling and GAN Methods
di: Dzadz, Norbert, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dzadz, Norbert, et al.
Pubblicazione: (2024)
Improving Oral Cancer Outcomes Through Machine Learning and Dimensionality Reduction
di: Al-Batah, Mohammad Subhi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Al-Batah, Mohammad Subhi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Simulation Distillation: Pretraining World Models in Simulation for Rapid Real-World Adaptation
di: Levy, Jacob, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Levy, Jacob, et al.
Pubblicazione: (2026)
Debiased Machine Learning for Conformal Prediction of Counterfactual Outcomes Under Runtime Confounding
di: Barnatchez, Keith, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Barnatchez, Keith, et al.
Pubblicazione: (2026)
CauKer: Classification Time Series Foundation Models Can Be Pretrained on Synthetic Data
di: Xie, Shifeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xie, Shifeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Language Models Improve When Pretraining Data Matches Target Tasks
di: Mizrahi, David, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mizrahi, David, et al.
Pubblicazione: (2025)
Predicting Cardiopulmonary Exercise Testing Outcomes in Congenital Heart Disease Through Multi-modal Data Integration and Geometric Learning
di: Alkan, Muhammet, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Alkan, Muhammet, et al.
Pubblicazione: (2025)
Data-Centric Lessons To Improve Speech-Language Pretraining
di: Udandarao, Vishaal, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Udandarao, Vishaal, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving Water Quality Time-Series Prediction in Hong Kong using Sentinel-2 MSI Data and Google Earth Engine Cloud Computing
di: Sood, Rohin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sood, Rohin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Memorizing Long-tail Data Can Help Generalization Through Composition
di: Zhou, Mo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Mo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving Long-Range Interactions in Graph Neural Simulators via Hamiltonian Dynamics
di: Hoang, Tai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hoang, Tai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving Consistency in Vehicle Trajectory Prediction Through Preference Optimization
di: Azevedo, Caio, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Azevedo, Caio, et al.
Pubblicazione: (2025)
Latent Diffusion Pretraining for Crystal Property Prediction
di: Mukherjee, Shrimon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mukherjee, Shrimon, et al.
Pubblicazione: (2026)
Can AI Improve Outcomes in Tele-ICU Settings?
di: Rasit Dinc
Pubblicazione: (2019)
di: Rasit Dinc
Pubblicazione: (2019)
Simulation as Supervision: Mechanistic Pretraining for Scientific Discovery
di: Dudley, Carson, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dudley, Carson, et al.
Pubblicazione: (2025)
Two-Stage Pretraining for Molecular Property Prediction in the Wild
di: Wijaya, Kevin Tirta, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wijaya, Kevin Tirta, et al.
Pubblicazione: (2024)
Can we trust the evaluation on ChatGPT?
di: Aiyappa, Rachith, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Aiyappa, Rachith, et al.
Pubblicazione: (2023)
Is CLIP ideal? No. Can we fix it? Yes!
di: Kang, Raphi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kang, Raphi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Amortized Safe Active Learning for Real-Time Data Acquisition: Pretrained Neural Policies From Simulated Nonparametric Functions
di: Li, Cen-You, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Cen-You, et al.
Pubblicazione: (2025)
Can we Soft Prompt LLMs for Graph Learning Tasks?
di: Liu, Zheyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Zheyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Can we generate portable representations for clinical time series data using LLMs?
di: Ji, Zongliang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ji, Zongliang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Using Text-Based Life Trajectories from Swedish Register Data to Predict Residential Mobility with Pretrained Transformers
di: Stark, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Stark, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2025)
AdaGC: Improving Training Stability for Large Language Model Pretraining
di: Wang, Guoxia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Guoxia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Common Functional Decompositions Can Mis-attribute Differences in Outcomes Between Populations
di: Quintero, Manuel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Quintero, Manuel, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Finetuner's Fallacy: When to Pretrain with Your Finetuning Data
di: Baek, Christina, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Baek, Christina, et al.
Pubblicazione: (2026)
Can GRPO Help LLMs Transcend Their Pretraining Origin?
di: Ni, Kangqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ni, Kangqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Meta-Learning and Synthetic Data for Automated Pretraining and Finetuning
di: Ferreira, Fabio
Pubblicazione: (2025)
di: Ferreira, Fabio
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Embedding And Clustering Your Data Can Improve Contrastive Pretraining
di: Merrick, Luke
Pubblicazione: (2024) -
Data-Efficient Sleep Staging with Synthetic Time Series Pretraining
di: Grieger, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Recovering from Biased Data: Can Fairness Constraints Improve Accuracy?
di: Blum, Avrim, et al.
Pubblicazione: (2019) -
Multitask Learning Can Improve Worst-Group Outcomes
di: Kulkarni, Atharva, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Improving Pretraining Data Using Perplexity Correlations
di: Thrush, Tristan, et al.
Pubblicazione: (2024)