Learning Ordered Representations in Latent Space for Intrinsic Dimension Estimation via Principal Component Autoencoder
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Zhan, Qipeng, Zhou, Zhuoping, Wang, Zexuan, Shen, Li |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2026
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Multi-Scale Geometric Autoencoder
par: Zhan, Qipeng, et autres
Publié: (2025)
par: Zhan, Qipeng, et autres
Publié: (2025)
Bi-Lipschitz Autoencoder With Injectivity Guarantee
par: Zhan, Qipeng, et autres
Publié: (2026)
par: Zhan, Qipeng, et autres
Publié: (2026)
Generative Cross-Entropy: A Strictly Proper Loss for Data-Efficient Classification
par: Zhan, Qipeng, et autres
Publié: (2026)
par: Zhan, Qipeng, et autres
Publié: (2026)
Fair CCA for Fair Representation Learning: An ADNI Study
par: Hou, Bojian, et autres
Publié: (2025)
par: Hou, Bojian, et autres
Publié: (2025)
Rethinking Intrinsic Dimension Estimation in Neural Representations
par: Schulte, Rickmer, et autres
Publié: (2026)
par: Schulte, Rickmer, et autres
Publié: (2026)
Distributional Principal Autoencoders
par: Shen, Xinwei, et autres
Publié: (2024)
par: Shen, Xinwei, et autres
Publié: (2024)
Fairness-Aware Estimation of Graphical Models
par: Zhou, Zhuoping, et autres
Publié: (2024)
par: Zhou, Zhuoping, et autres
Publié: (2024)
Thinner Latent Spaces: Detecting Dimension and Imposing Invariance with Conformal Autoencoders
par: Kevrekidis, George A., et autres
Publié: (2024)
par: Kevrekidis, George A., et autres
Publié: (2024)
Learning Interpretable Features in Audio Latent Spaces via Sparse Autoencoders
par: Paek, Nathan, et autres
Publié: (2025)
par: Paek, Nathan, et autres
Publié: (2025)
Latent Space Inference via Paired Autoencoders
par: Hart, Emma, et autres
Publié: (2026)
par: Hart, Emma, et autres
Publié: (2026)
Principal Component Analysis in Space Forms
par: Tabaghi, Puoya, et autres
Publié: (2023)
par: Tabaghi, Puoya, et autres
Publié: (2023)
Verification of Unknown Dynamical Systems via Autoencoder Latent Space
par: Reed, Robert, et autres
Publié: (2025)
par: Reed, Robert, et autres
Publié: (2025)
Principal Orthogonal Latent Components Analysis (POLCA Net)
par: H., Jose Antonio Martin, et autres
Publié: (2024)
par: H., Jose Antonio Martin, et autres
Publié: (2024)
Measuring the Intrinsic Dimension of Earth Representations
par: Rao, Arjun, et autres
Publié: (2025)
par: Rao, Arjun, et autres
Publié: (2025)
Understanding Variational Autoencoders with Intrinsic Dimension and Information Imbalance
par: Camboulin, Charles, et autres
Publié: (2024)
par: Camboulin, Charles, et autres
Publié: (2024)
Intrinsic Dimension Estimating Autoencoder (IDEA) Using CancelOut Layer and a Projected Loss
par: Oriou, Antoine, et autres
Publié: (2025)
par: Oriou, Antoine, et autres
Publié: (2025)
A Novel Approach for Intrinsic Dimension Estimation
par: Özçoban, Kadir, et autres
Publié: (2025)
par: Özçoban, Kadir, et autres
Publié: (2025)
Towards Unsupervised Causal Representation Learning via Latent Additive Noise Model Causal Autoencoders
par: Ong, Hans Jarett J., et autres
Publié: (2025)
par: Ong, Hans Jarett J., et autres
Publié: (2025)
Unsupervised High Impedance Fault Detection Using Autoencoder and Principal Component Analysis
par: Liu, Yingxiang, et autres
Publié: (2023)
par: Liu, Yingxiang, et autres
Publié: (2023)
Quantification via Gaussian Latent Space Representations
par: Pérez-Mon, Olaya, et autres
Publié: (2025)
par: Pérez-Mon, Olaya, et autres
Publié: (2025)
i-MAE: Are Latent Representations in Masked Autoencoders Linearly Separable?
par: Zhang, Kevin, et autres
Publié: (2022)
par: Zhang, Kevin, et autres
Publié: (2022)
Knowledge Transfer across Multiple Principal Component Analysis Studies
par: Li, Zeyu, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Zeyu, et autres
Publié: (2024)
On the Intrinsic Dimensions of Data in Kernel Learning
par: Takhanov, Rustem
Publié: (2026)
par: Takhanov, Rustem
Publié: (2026)
Adaptive Compression of the Latent Space in Variational Autoencoders
par: Sejnova, Gabriela, et autres
Publié: (2023)
par: Sejnova, Gabriela, et autres
Publié: (2023)
Long-Term Individual Causal Effect Estimation via Identifiable Latent Representation Learning
par: Cai, Ruichu, et autres
Publié: (2025)
par: Cai, Ruichu, et autres
Publié: (2025)
Local Hessian Spectral Filtering for Robust Intrinsic Dimension Estimation
par: Osada, Genki
Publié: (2026)
par: Osada, Genki
Publié: (2026)
eDCF: Estimating Intrinsic Dimension using Local Connectivity
par: Gupta, Dhruv, et autres
Publié: (2025)
par: Gupta, Dhruv, et autres
Publié: (2025)
Robust Tensor Principal Component Analysis: Exact Recovery via Deterministic Model
par: Shen, Bo, et autres
Publié: (2020)
par: Shen, Bo, et autres
Publié: (2020)
ARD-VAE: A Statistical Formulation to Find the Relevant Latent Dimensions of Variational Autoencoders
par: Saha, Surojit, et autres
Publié: (2025)
par: Saha, Surojit, et autres
Publié: (2025)
Exploring Representation-Aligned Latent Space for Better Generation
par: Xu, Wanghan, et autres
Publié: (2025)
par: Xu, Wanghan, et autres
Publié: (2025)
Metric-Aware Principal Component Analysis (MAPCA):A Unified Framework for Scale-Invariant Representation Learning
par: Leznik, Michael
Publié: (2026)
par: Leznik, Michael
Publié: (2026)
Generative Principal Component Regression via Variational Inference
par: Talbot, Austin, et autres
Publié: (2024)
par: Talbot, Austin, et autres
Publié: (2024)
Highly Adaptive Principal Component Regression
par: Wang, Mingxun, et autres
Publié: (2026)
par: Wang, Mingxun, et autres
Publié: (2026)
Differentially Private and Scalable Estimation of the Network Principal Component
par: Khayatian, Alireza, et autres
Publié: (2025)
par: Khayatian, Alireza, et autres
Publié: (2025)
TL-PCA: Transfer Learning of Principal Component Analysis
par: Hendy, Sharon, et autres
Publié: (2024)
par: Hendy, Sharon, et autres
Publié: (2024)
Robust Principal Component Analysis via Discriminant Sample Weight Learning
par: Deng, Yingzhuo, et autres
Publié: (2024)
par: Deng, Yingzhuo, et autres
Publié: (2024)
A Wiener Process Perspective on Local Intrinsic Dimension Estimation Methods
par: Tempczyk, Piotr, et autres
Publié: (2024)
par: Tempczyk, Piotr, et autres
Publié: (2024)
CLAIRE: Compressed Latent Autoencoder for Industrial Representation and Evaluation -- A Deep Learning Framework for Smart Manufacturing
par: Ghahramani, Mohammadhossein, et autres
Publié: (2026)
par: Ghahramani, Mohammadhossein, et autres
Publié: (2026)
Calibrated Principal Component Regression
par: Wu, Yixuan Florence, et autres
Publié: (2025)
par: Wu, Yixuan Florence, et autres
Publié: (2025)
Robust Principal Component Completion
par: Wang, Yinjian, et autres
Publié: (2026)
par: Wang, Yinjian, et autres
Publié: (2026)
Documents similaires
-
Multi-Scale Geometric Autoencoder
par: Zhan, Qipeng, et autres
Publié: (2025) -
Bi-Lipschitz Autoencoder With Injectivity Guarantee
par: Zhan, Qipeng, et autres
Publié: (2026) -
Generative Cross-Entropy: A Strictly Proper Loss for Data-Efficient Classification
par: Zhan, Qipeng, et autres
Publié: (2026) -
Fair CCA for Fair Representation Learning: An ADNI Study
par: Hou, Bojian, et autres
Publié: (2025) -
Rethinking Intrinsic Dimension Estimation in Neural Representations
par: Schulte, Rickmer, et autres
Publié: (2026)