Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Wu, Mingqi, Yang, Archer Y., Sun, Qiang |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2602.14029 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
A Quantitative Characterization of Forgetting in Post-Training
von: Balasubramanian, Krishnakumar, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Balasubramanian, Krishnakumar, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Differentially Private Manifold Denoising
von: Wu, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wu, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
High-dimensional Clustering and Signal Recovery under Block Signals
von: Su, Wu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Su, Wu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Double Descent and Overfitting under Noisy Inputs and Distribution Shift for Linear Denoisers
von: Kausik, Chinmaya, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kausik, Chinmaya, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Assessing the Quality of Denoising Diffusion Models in Wasserstein Distance: Noisy Score and Optimal Bounds
von: Arsenyan, Vahan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Arsenyan, Vahan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Minmax Trend Filtering: Generalizations of Total Variation Denoising via a Local Minmax/Maxmin Formula
von: Chatterjee, Sabyasachi
Veröffentlicht: (2024)
von: Chatterjee, Sabyasachi
Veröffentlicht: (2024)
Matrix Denoising with Doubly Heteroscedastic Noise: Fundamental Limits and Optimal Spectral Methods
von: Zhang, Yihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Yihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A New Perspective On Denoising Based On Optimal Transport
von: Trillos, Nicolas Garcia, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Trillos, Nicolas Garcia, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Investigating Self-Supervised Image Denoising with Denaturation
von: Waida, Hiroki, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Waida, Hiroki, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On Reconstructing Training Data From Bayesian Posteriors and Trained Models
von: Wynne, George
Veröffentlicht: (2025)
von: Wynne, George
Veröffentlicht: (2025)
Diffusion-based Denoising Beats Vanilla Score Matching in Parameter Estimation: A Theoretical Explanation
von: Schwienhorst, Benedikt Lütke, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Schwienhorst, Benedikt Lütke, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Separation in Heavy-Tailed Sampling: Gaussian vs. Stable Oracles for Proximal Samplers
von: He, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: He, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Sharp Generalization for Nonparametric Regression in Interpolation Space by Over-Parameterized Neural Networks Trained with Preconditioned Gradient Descent and Early Stopping
von: Yang, Yingzhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Yingzhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Denoising Diffusions with Optimal Transport: Localization, Curvature, and Multi-Scale Complexity
von: Liang, Tengyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liang, Tengyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Proximal Path-Specific Inference
von: Bai, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bai, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Source-Optimal Training is Transfer-Suboptimal
von: Hedges, C. Evans
Veröffentlicht: (2025)
von: Hedges, C. Evans
Veröffentlicht: (2025)
Local Poisson Deconvolution for Discrete Signals
von: Hundrieser, Shayan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hundrieser, Shayan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
U-Nets as Belief Propagation: Efficient Classification, Denoising, and Diffusion in Generative Hierarchical Models
von: Mei, Song
Veröffentlicht: (2024)
von: Mei, Song
Veröffentlicht: (2024)
Self-Regularized Learning Methods
von: Schölpple, Max, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Schölpple, Max, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Minimax Signal Detection in Sparse Additive Models
von: Kotekal, Subhodh, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kotekal, Subhodh, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Zeroth-Order Sampling Methods for Non-Log-Concave Distributions: Alleviating Metastability by Denoising Diffusion
von: He, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: He, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Training Diagonal Linear Networks with Stochastic Sharpness-Aware Minimization
von: Clara, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Clara, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Evaluating LLMs When They Do Not Know the Answer: Statistical Evaluation of Mathematical Reasoning via Comparative Signals
von: Dong, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dong, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Optimal score estimation via empirical Bayes smoothing
von: Wibisono, Andre, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wibisono, Andre, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On Linear Separation Capacity of Self-Supervised Representation Learning
von: Wang, Shulei
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Shulei
Veröffentlicht: (2023)
On the best approximation by finite Gaussian mixtures
von: Ma, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ma, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Large-Sample Properties of Non-Stationary Source Separation for Gaussian Signals
von: Bachoc, François, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Bachoc, François, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Enhancing Signal Proportion Estimation Through Leveraging Arbitrary Covariance Structures
von: Bai, Jingtian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bai, Jingtian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Self-Normalized Martingales and Uniform Regret Bounds for Linear Regression
von: Chen, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
From Collapse to Improvement: Statistical Perspectives on the Evolutionary Dynamics of Iterative Training on Contaminated Sources
von: Bakshi, Soham, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bakshi, Soham, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Joint stochastic localization and applications
von: Alberts, Tom, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Alberts, Tom, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Survey on Statistical Theory of Deep Learning: Approximation, Training Dynamics, and Generative Models
von: Suh, Namjoon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Suh, Namjoon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Tail-Aware Information-Theoretic Generalization for RLHF and SGLD
von: Zhang, Huiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Huiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Proximal Inference for Indirect and Intervening Effects in Population Interventions
von: Bai, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bai, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Post-Hoc Uncertainty Quantification in Pre-Trained Neural Networks via Activation-Level Gaussian Processes
von: Bergna, Richard, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bergna, Richard, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Benign Overfitting without Linearity: Neural Network Classifiers Trained by Gradient Descent for Noisy Linear Data
von: Frei, Spencer, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Frei, Spencer, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Self-Boost via Optimal Retraining: An Analysis via Approximate Message Passing
von: Javanmard, Adel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Javanmard, Adel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Error Analysis of Discrete Flow with Generator Matching
von: Wan, Zhengyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wan, Zhengyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Leave-one-out Singular Subspace Perturbation Analysis for Spectral Clustering
von: Zhang, Anderson Y., et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zhang, Anderson Y., et al.
Veröffentlicht: (2022)
Denoising diffusion probabilistic models are optimally adaptive to unknown low dimensionality
von: Huang, Zhihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Zhihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
A Quantitative Characterization of Forgetting in Post-Training
von: Balasubramanian, Krishnakumar, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Differentially Private Manifold Denoising
von: Wu, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
High-dimensional Clustering and Signal Recovery under Block Signals
von: Su, Wu, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Double Descent and Overfitting under Noisy Inputs and Distribution Shift for Linear Denoisers
von: Kausik, Chinmaya, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Assessing the Quality of Denoising Diffusion Models in Wasserstein Distance: Noisy Score and Optimal Bounds
von: Arsenyan, Vahan, et al.
Veröffentlicht: (2025)