Buchumschlag

CORDS: Continuous Representations of Discrete Structures

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Veljković, Tin Hadži, Bekkers, Erik, Tiemann, Michael, van de Meent, Jan-Willem
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Crystalite: A Lightweight Transformer for Efficient Crystal Modeling
von: Veljković, Tin Hadži, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Kernel-Gradient Drifting Models
von: Esteban-Casadevall, Maria, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Riemannian Variational Flow Matching for Material and Protein Design
von: Zaghen, Olga, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Controlled Generation with Equivariant Variational Flow Matching
von: Eijkelboom, Floor, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Pawsterior: Variational Flow Matching for Structured Simulation-Based Inference
von: Carrasco-Pollo, Jorge, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fast yet Safe: Early-Exiting with Risk Control
von: Jazbec, Metod, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VISA: Variational Inference with Sequential Sample-Average Approximations
von: Zimmermann, Heiko, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exponential Family Variational Flow Matching for Tabular Data Generation
von: Guzmán-Cordero, Andrés, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MSPT: Efficient Large-Scale Physical Modeling via Parallelized Multi-Scale Attention
von: Curvo, Pedro M. P., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Entropy Coding of Unordered Data Structures
von: Kunze, Julius, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Erwin: A Tree-based Hierarchical Transformer for Large-scale Physical Systems
von: Zhdanov, Maksim, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Follow the Mean: Reference-Guided Flow Matching
von: Curvo, Pedro M. P., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Variational Flow Matching for Graph Generation
von: Eijkelboom, Floor, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Inverse Concave-Utility Reinforcement Learning is Inverse Game Theory
von: Çelikok, Mustafa Mert, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Training Enhances Machine Learning Potentials for Long-Lasting Molecular Dynamics
von: Žugec, Ivan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

(Sparse) Attention to the Details: Preserving Spectral Fidelity in ML-based Weather Forecasting Models
von: Zhdanov, Maksim, et al.
Veröffentlicht: (2026)

EFPI: Elastic Formation and Position Identification in Football (Soccer) using Template Matching and Linear Assignment
von: Bekkers, Joris
Veröffentlicht: (2025)

The Hidden Pitfalls of the Cosine Similarity Loss
von: Draganov, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Pressing Intensity: An Intuitive Measure for Pressing in Soccer
von: Bekkers, Joris
Veröffentlicht: (2024)

Pullback Flow Matching on Data Manifolds
von: de Kruiff, Friso, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Grounding Continuous Representations in Geometry: Equivariant Neural Fields
von: Wessels, David R, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Categorical Flow Maps
von: Roos, Daan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CP$^2$: Leveraging Geometry for Conformal Prediction via Canonicalization
von: van der Linden, Putri A., et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Equivariant Model Selection through the Lens of Uncertainty
von: van der Linden, Putri A., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Flowing with Confidence
von: de Kruiff, Friso, et al.
Veröffentlicht: (2026)

E(n) Equivariant Message Passing Cellular Networks
von: Kovač, Veljko, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Wide Open Gazes: Quantifying Visual Exploratory Behavior in Soccer with Pose Enhanced Positional Data
von: Bekkers, Joris
Veröffentlicht: (2026)

Graph Homomorphism Distortion: A Metric to Distinguish Them All and in the Latent Space Bind Them
von: Carrasco, Martin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Latent Field Discovery In Interacting Dynamical Systems With Neural Fields
von: Kofinas, Miltiadis, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Leveraging Convolutional Sparse Autoencoders for Robust Movement Classification from Low-Density sEMG
von: Hristov, Blagoj, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Harnessing Discrete Representations For Continual Reinforcement Learning
von: Meyer, Edan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Wavelet Networks: Scale-Translation Equivariant Learning From Raw Time-Series
von: Romero, David W., et al.
Veröffentlicht: (2020)

On the Importance of Embedding Norms in Self-Supervised Learning
von: Draganov, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Space-Time Continuous PDE Forecasting using Equivariant Neural Fields
von: Knigge, David M., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Discrete Differential Principle for Continuous Smooth Function Representation
von: Wang, Guoyou, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Clifford Group Equivariant Diffusion Models for 3D Molecular Generation
von: Liu, Cong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On-Robot Reinforcement Learning with Goal-Contrastive Rewards
von: Biza, Ondrej, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Graph Neural Network deep-dive into successful counterattacks
von: Bekkers, Joris, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AdS-GNN -- a Conformally Equivariant Graph Neural Network
von: Zhdanov, Maksim, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fast, Expressive SE$(n)$ Equivariant Networks through Weight-Sharing in Position-Orientation Space
von: Bekkers, Erik J, et al.
Veröffentlicht: (2023)