Gauge Freedom and Metric Dependence in Neural Representation Spaces
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteur principal: | Cain, Jericho |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2026
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Anomaly Detection in OKTA Logs using Autoencoders
par: Cain, Jericho, et autres
Publié: (2024)
par: Cain, Jericho, et autres
Publié: (2024)
Template-Free Gravitational Wave Detection with CWT-LSTM Autoencoders: A Case Study of Run-Dependent Calibration Effects in LIGO Data
par: Cain, Jericho
Publié: (2025)
par: Cain, Jericho
Publié: (2025)
Likelihood-Based One-Class Scoring in CWT Latent Space for Confusion-Limited LISA Gravitational-Wave Detection
par: Cain, Jericho
Publié: (2026)
par: Cain, Jericho
Publié: (2026)
Detectability Scaling Laws for Environmental Phase Modulation in Gravitational-Wave Signals
par: Cain, Jericho
Publié: (2026)
par: Cain, Jericho
Publié: (2026)
Manifold Learning for Source Separation in Confusion-Limited Gravitational-Wave Data
par: Cain, Jericho
Publié: (2025)
par: Cain, Jericho
Publié: (2025)
In Defense of Cosine Similarity: Normalization Eliminates the Gauge Freedom
par: Bouhsine, Taha
Publié: (2026)
par: Bouhsine, Taha
Publié: (2026)
Signal Decomposition Reveals Structure in Insider Threat Detection under Sparse Temporal Data
par: Beadles, Hayden, et autres
Publié: (2026)
par: Beadles, Hayden, et autres
Publié: (2026)
Normalized Space Alignment: A Versatile Metric for Representation Analysis
par: Ebadulla, Danish, et autres
Publié: (2024)
par: Ebadulla, Danish, et autres
Publié: (2024)
Metric Space Magnitude for Evaluating the Diversity of Latent Representations
par: Limbeck, Katharina, et autres
Publié: (2023)
par: Limbeck, Katharina, et autres
Publié: (2023)
Latent Space Representations of Neural Algorithmic Reasoners
par: Mirjanić, Vladimir V., et autres
Publié: (2023)
par: Mirjanić, Vladimir V., et autres
Publié: (2023)
On Generation in Metric Spaces
par: Li, Jiaxun, et autres
Publié: (2026)
par: Li, Jiaxun, et autres
Publié: (2026)
Leveraging Gauge Freedom for Learning Non-Gradient Population Dynamics of Stochastic Systems
par: Berman, Jules, et autres
Publié: (2026)
par: Berman, Jules, et autres
Publié: (2026)
Charting the Design Space of Neural Graph Representations for Subgraph Matching
par: Raj, Vaibhav, et autres
Publié: (2025)
par: Raj, Vaibhav, et autres
Publié: (2025)
Dependence Induced Representations
par: Xu, Xiangxiang, et autres
Publié: (2024)
par: Xu, Xiangxiang, et autres
Publié: (2024)
Cross-Fusion Distance: A Novel Metric for Measuring Fusion and Separability Between Data Groups in Representation Space
par: Zhang, Xiaolong, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Xiaolong, et autres
Publié: (2026)
Spectral Energy Centroid: a Metric for Improving Performance and Analyzing Spectral Bias in Implicit Neural Representations
par: Dądela, Tomasz, et autres
Publié: (2026)
par: Dądela, Tomasz, et autres
Publié: (2026)
PRISM: Gauge-Invariant Tangent-Space Differentially Private LoRA
par: Wang, Shihao, et autres
Publié: (2026)
par: Wang, Shihao, et autres
Publié: (2026)
DFNN: A Deep Fréchet Neural Network Framework for Learning Metric-Space-Valued Responses
par: Kim, Kyum, et autres
Publié: (2025)
par: Kim, Kyum, et autres
Publié: (2025)
Optimizing Multidimensional Scaling in Gini Metric Spaces
par: Mussard, Cassandra, et autres
Publié: (2026)
par: Mussard, Cassandra, et autres
Publié: (2026)
Multiplayer Information Asymmetric Bandits in Metric Spaces
par: Chang, William, et autres
Publié: (2025)
par: Chang, William, et autres
Publié: (2025)
Weight Space Representation Learning via Neural Field Adaptation
par: Yang, Zhuoqian, et autres
Publié: (2025)
par: Yang, Zhuoqian, et autres
Publié: (2025)
GIST: Gauge-Invariant Spectral Transformers for Scalable Graph Neural Operators
par: Rigotti, Mattia, et autres
Publié: (2026)
par: Rigotti, Mattia, et autres
Publié: (2026)
Revisiting Bisimulation Metric for Robust Representations in Reinforcement Learning
par: Zhang, Leiji, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Leiji, et autres
Publié: (2025)
Canonical Variates in Wasserstein Metric Space
par: Li, Jia, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Jia, et autres
Publié: (2024)
A Gauge Theory of Superposition: Toward a Sheaf-Theoretic Atlas of Neural Representations
par: Javidnia, Hossein
Publié: (2026)
par: Javidnia, Hossein
Publié: (2026)
On the Identification of Temporally Causal Representation with Instantaneous Dependence
par: Li, Zijian, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Zijian, et autres
Publié: (2024)
Gauge-Equivariant Graph Neural Networks for Lattice Gauge Theories
par: Rayat, Ali, et autres
Publié: (2026)
par: Rayat, Ali, et autres
Publié: (2026)
From Random Search to Bandit Learning in Metric Measure Spaces
par: Han, Chuying, et autres
Publié: (2023)
par: Han, Chuying, et autres
Publié: (2023)
Graph Neural Networks in the Wilson Loop Representation of Abelian Lattice Gauge Theories
par: Rayat, Ali, et autres
Publié: (2026)
par: Rayat, Ali, et autres
Publié: (2026)
Towards an Improved Metric for Evaluating Disentangled Representations
par: Julka, Sahib, et autres
Publié: (2024)
par: Julka, Sahib, et autres
Publié: (2024)
Random-Effects Algorithm for Random Objects in Metric Spaces
par: Matabuena, Marcos, et autres
Publié: (2026)
par: Matabuena, Marcos, et autres
Publié: (2026)
Learning Locally Adaptive Metrics that Enhance Structural Representation with $\texttt{LAMINAR}$
par: Kleiber, Christian, et autres
Publié: (2024)
par: Kleiber, Christian, et autres
Publié: (2024)
Learning Weakly Convex Sets in Metric Spaces
par: Stadtländer, Eike, et autres
Publié: (2021)
par: Stadtländer, Eike, et autres
Publié: (2021)
Pr{é}diction optimale pour un mod{è}le ordinal {à} covariables fonctionnelles
par: Weinberger, Simón, et autres
Publié: (2025)
par: Weinberger, Simón, et autres
Publié: (2025)
Measuring Neural Network Complexity via Effective Degrees of Freedom
par: Zhou, Jia, et autres
Publié: (2026)
par: Zhou, Jia, et autres
Publié: (2026)
Geometry of Uncertainty: Learning Metric Spaces for Multimodal State Estimation in RL
par: Reichlin, Alfredo, et autres
Publié: (2026)
par: Reichlin, Alfredo, et autres
Publié: (2026)
Neural Networks Use Distance Metrics
par: Oursland, Alan
Publié: (2024)
par: Oursland, Alan
Publié: (2024)
Causal Representation Learning on High-Dimensional Data: Benchmarks, Reproducibility, and Evaluation Metrics
par: Sadeghi, Alireza, et autres
Publié: (2026)
par: Sadeghi, Alireza, et autres
Publié: (2026)
Function Spaces Without Kernels: Learning Compact Hilbert Space Representations
par: Low, Su Ann, et autres
Publié: (2025)
par: Low, Su Ann, et autres
Publié: (2025)
Dynamical Implicit Neural Representations
par: Park, Yesom, et autres
Publié: (2025)
par: Park, Yesom, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Anomaly Detection in OKTA Logs using Autoencoders
par: Cain, Jericho, et autres
Publié: (2024) -
Template-Free Gravitational Wave Detection with CWT-LSTM Autoencoders: A Case Study of Run-Dependent Calibration Effects in LIGO Data
par: Cain, Jericho
Publié: (2025) -
Likelihood-Based One-Class Scoring in CWT Latent Space for Confusion-Limited LISA Gravitational-Wave Detection
par: Cain, Jericho
Publié: (2026) -
Detectability Scaling Laws for Environmental Phase Modulation in Gravitational-Wave Signals
par: Cain, Jericho
Publié: (2026) -
Manifold Learning for Source Separation in Confusion-Limited Gravitational-Wave Data
par: Cain, Jericho
Publié: (2025)