Salvato in:
| Autori principali: | Keegan, Katherine, Ruthotto, Lars |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2601.23151 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Differential Equations for Continuous-Time Deep Learning
di: Ruthotto, Lars
Pubblicazione: (2024)
di: Ruthotto, Lars
Pubblicazione: (2024)
Weight-Parameterization in Continuous Time Deep Neural Networks for Surrogate Modeling
di: Rosso, Haley, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rosso, Haley, et al.
Pubblicazione: (2025)
Alternating Minimization for Regression with Tropical Rational Functions
di: Dunbar, Alex, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Dunbar, Alex, et al.
Pubblicazione: (2023)
RAPNet: Accelerating Algebraic Multigrid with Learned Sparse Corrections
di: Fink, Yali, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fink, Yali, et al.
Pubblicazione: (2026)
Multilevel Diffusion: Infinite Dimensional Score-Based Diffusion Models for Image Generation
di: Hagemann, Paul, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hagemann, Paul, et al.
Pubblicazione: (2023)
Generative Intervention Models for Causal Perturbation Modeling
di: Schneider, Nora, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schneider, Nora, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Neural Network Approaches for Conditional Optimal Transport with Applications in Bayesian Inference
di: Wang, Zheyu Oliver, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Zheyu Oliver, et al.
Pubblicazione: (2023)
Constrained Adversarial Perturbation
di: Nishad, Virendra, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nishad, Virendra, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mixed Precision Training of Neural ODEs
di: Celledoni, Elena, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Celledoni, Elena, et al.
Pubblicazione: (2025)
Manifold-Aware Temporal Domain Generalization for Large Language Models
di: Yao, Yiheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yao, Yiheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
MCNC: Manifold-Constrained Reparameterization for Neural Compression
di: Thrash, Chayne, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Thrash, Chayne, et al.
Pubblicazione: (2024)
Should You Use Your Large Language Model to Explore or Exploit?
di: Harris, Keegan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Harris, Keegan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Geometry-Aware Generative Autoencoders for Warped Riemannian Metric Learning and Generative Modeling on Data Manifolds
di: Sun, Xingzhi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Xingzhi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Manifold-Constrained Energy-Based Transition Models for Offline Reinforcement Learning
di: Fang, Zeyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fang, Zeyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Stable Robot Motions on Manifolds: Learning Lyapunov-Constrained Neural Manifold ODEs
di: Boetius, David, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Boetius, David, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient Manifold-Constrained Neural ODE for High-Dimensional Datasets
di: Guo, Muhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Muhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Can ChatGPT Learn My Life From a Week of First-Person Video?
di: Harris, Keegan
Pubblicazione: (2025)
di: Harris, Keegan
Pubblicazione: (2025)
Local Manifold Approximation and Projection for Manifold-Aware Diffusion Planning
di: Lee, Kyowoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Kyowoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Evaluating Black-Box Vulnerabilities with Wasserstein-Constrained Data Perturbations
di: Monteiro, Adriana Laurindo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Monteiro, Adriana Laurindo, et al.
Pubblicazione: (2026)
sc-OTGM: Single-Cell Perturbation Modeling by Solving Optimal Mass Transport on the Manifold of Gaussian Mixtures
di: Demir, Andac, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Demir, Andac, et al.
Pubblicazione: (2024)
Analyzing Generative Models by Manifold Entropic Metrics
di: Galperin, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Galperin, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Gradual Domain Adaptation via Manifold-Constrained Distributionally Robust Optimization
di: Saberi, Amir Hossein, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Saberi, Amir Hossein, et al.
Pubblicazione: (2024)
mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections
di: Xie, Zhenda, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xie, Zhenda, et al.
Pubblicazione: (2025)
CCS: Controllable and Constrained Sampling with Diffusion Models via Initial Noise Perturbation
di: Song, Bowen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Song, Bowen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Latent Causal Diffusions for Single-Cell Perturbation Modeling
di: Lorch, Lars, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lorch, Lars, et al.
Pubblicazione: (2026)
Towards Adaptive Continual Model Merging via Manifold-Aware Expert Evolution
di: Qiu, Haiyun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Qiu, Haiyun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning Flow Distributions via Projection-Constrained Diffusion on Manifolds
di: Trupin, Noah, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Trupin, Noah, et al.
Pubblicazione: (2026)
Sharpness-Aware Teleportation on Riemannian Manifolds
di: Truong, Tuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Truong, Tuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Manifold-Constrained Adversarial Training for Long-Tailed Robustness via Geometric Alignment
di: Xian, Guanmeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xian, Guanmeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Manifold Generalization Provably Proceeds Memorization in Diffusion Models
di: Shen, Zebang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shen, Zebang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Generative Model Inversion Through the Lens of the Manifold Hypothesis
di: Peng, Xiong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Peng, Xiong, et al.
Pubblicazione: (2025)
go-$m$HC: Direct Parameterization of Manifold-Constrained Hyper-Connections via Generalized Orthostochastic Matrices
di: Dandachi, Torque, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dandachi, Torque, et al.
Pubblicazione: (2026)
Manifold-Aligned Generative Transport
di: Tian, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tian, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Generative Learning of Densities on Manifolds
di: Giovanis, Dimitris G., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Giovanis, Dimitris G., et al.
Pubblicazione: (2025)
What Secrets Do Your Manifolds Hold? Understanding the Local Geometry of Generative Models
di: Humayun, Ahmed Imtiaz, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Humayun, Ahmed Imtiaz, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Stable and Structured Time Series Generation with Perturbation-Aware Flow Matching
di: Zhang, Jintao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Jintao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhancing Sharpness-Aware Minimization by Learning Perturbation Radius
di: Wang, Xuehao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Xuehao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generative Modeling on Manifolds Through Mixture of Riemannian Diffusion Processes
di: Jo, Jaehyeong, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Jo, Jaehyeong, et al.
Pubblicazione: (2023)
Generative Modelling of Structurally Constrained Graphs
di: Madeira, Manuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Madeira, Manuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Manifold Aware Denoising Score Matching (MAD)
di: Levy-Jurgenson, Alona, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Levy-Jurgenson, Alona, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Differential Equations for Continuous-Time Deep Learning
di: Ruthotto, Lars
Pubblicazione: (2024) -
Weight-Parameterization in Continuous Time Deep Neural Networks for Surrogate Modeling
di: Rosso, Haley, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Alternating Minimization for Regression with Tropical Rational Functions
di: Dunbar, Alex, et al.
Pubblicazione: (2023) -
RAPNet: Accelerating Algebraic Multigrid with Learned Sparse Corrections
di: Fink, Yali, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Multilevel Diffusion: Infinite Dimensional Score-Based Diffusion Models for Image Generation
di: Hagemann, Paul, et al.
Pubblicazione: (2023)