Buchumschlag

Environment-Conditioned Tail Reweighting for Total Variation Invariant Risk Minimization

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Yuanchao, Lai, Zhao-Rong, Zhong, Tianqi, Li, Fengnan
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning I.2
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Out-of-distribution Generalization for Total Variation based Invariant Risk Minimization
von: Wang, Yuanchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Invariant Risk Minimization Is A Total Variation Model
von: Lai, Zhao-Rong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Analysis of Total Variation Minimization for Clustered Federated Learning
von: Jung, A.
Veröffentlicht: (2024)

Reweighting Improves Conditional Risk Bounds
von: Zhang, Yikai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TIAR: Trajectory-Informed Advantage Reweighting for LLM Abstention Learning
von: Pan, Muyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Individual Fairness Through Reweighting and Tuning
von: Mahamadou, Abdoul Jalil Djiberou, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Customizing Graph Neural Networks using Path Reweighting
von: Chen, Jianpeng, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Reconstructing 12-Lead ECG from 3-Lead ECG using Variational Autoencoder to Improve Cardiac Disease Detection of Wearable ECG Devices
von: Guan, Xinyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mean-Pooled Cosine Similarity is Not Length-Invariant: Theory and Cross-Domain Evidence for a Length-Invariant Alternative
von: Mitra, Sibayan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Building Minimal and Reusable Causal State Abstractions for Reinforcement Learning
von: Wang, Zizhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Controllable and Diverse Player Behaviors in Multi-Agent Environments
von: Cilan, Atahan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FedWCM: Unleashing the Potential of Momentum-based Federated Learning in Long-Tailed Scenarios
von: Li, Tianle, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distributional Reinforcement Learning for Condition-Based Maintenance of Multi-Pump Equipment
von: Yasuno, Takato
Veröffentlicht: (2026)

DELTA: Variational Disentangled Learning for Privacy-Preserving Data Reprogramming
von: Malarkkan, Arun Vignesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distributional Drift Adaptation with Temporal Conditional Variational Autoencoder for Multivariate Time Series Forecasting
von: He, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2022)

FlexQuant: A Flexible and Efficient Dynamic Precision Switching Framework for LLM Quantization
von: Liu, Fangxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Variational Inference Symbolic Regression
von: Butterworth, James, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AGWM: Affordance-Grounded World Models for Environments with Compositional Prerequisites
von: Zhang, Qinshi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Shattered Compositionality: Counterintuitive Learning Dynamics of Transformers for Arithmetic
von: Zhao, Xingyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Reasoning as Compression: Unifying Budget Forcing via the Conditional Information Bottleneck
von: Massoli, Fabio Valerio, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LANGTRAJ: Diffusion Model and Dataset for Language-Conditioned Trajectory Simulation
von: Chang, Wei-Jer, et al.
Veröffentlicht: (2025)

How Does Unfaithful Reasoning Emerge from Autoregressive Training? A Study of Synthetic Experiments
von: Wang, Fuxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Advancing Transformer Architecture in Long-Context Large Language Models: A Comprehensive Survey
von: Huang, Yunpeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

LLM Vocabulary Compression for Low-Compute Environments
von: Vennam, Sreeram, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Avoiding Death through Fear Intrinsic Conditioning
von: Sanchez, Rodney, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Procedural Environment Generation for Tool-Use Agents
von: Sullivan, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Conditional Variational Diffusion Models
von: della Maggiora, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Taming the Tail: Leveraging Asymmetric Loss and Pade Approximation to Overcome Medical Image Long-Tailed Class Imbalance
von: Kashyap, Pankhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Stratified Hazard Sampling: Minimal-Variance Event Scheduling for CTMC/DTMC Discrete Diffusion and Flow Models
von: Jang, Seunghwan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bayesian X-Learner: Calibrated Posterior Inference for Heterogeneous Treatment Effects under Heavy-Tailed Outcomes
von: Uehara, Eichi
Veröffentlicht: (2026)

Task-Conditioned Routing Signatures in Sparse Mixture-of-Experts Transformers
von: Avinash, Mynampati Sri Ranganadha
Veröffentlicht: (2026)

Knowledge Abstraction for Knowledge-based Semantic Communication: A Generative Causality Invariant Approach
von: Nguyen, Minh-Duong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Riemannian Graph Neural Networks
von: Wang, Xudong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Holographic Invariant Storage: Design-Time Safety Contracts via Vector Symbolic Architectures
von: Scrivens, Arsenios
Veröffentlicht: (2026)

Uniform $\mathcal{C}^k$ Approximation of $G$-Invariant and Antisymmetric Functions, Embedding Dimensions, and Polynomial Representations
von: Ganguly, Soumya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TimeCatcher: A Variational Framework for Volatility-Aware Forecasting of Non-Stationary Time Series
von: Chen, Zhiyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Variational Autoencoder with Normalizing flow for X-ray spectral fitting
von: Redmen, Fiona, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CrystalDiT: A Diffusion Transformer for Crystal Generation
von: Yi, Xiaohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Regret-Aware Policy Optimization: Environment-Level Memory for Replay Suppression under Delayed Harm
von: Hiremath, Prakul Sunil
Veröffentlicht: (2026)

What Do World Models Learn in RL? Probing Latent Representations in Learned Environment Simulators
von: Zhang, Xinyu
Veröffentlicht: (2026)