Distilling Genomic Models for Efficient mRNA Representation Learning via Embedding Matching
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Haidari, Rasched, Martin, Sam, Allard, Maxime |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
mRNA2vec: mRNA Embedding with Language Model in the 5'UTR-CDS for mRNA Design
di: Zhang, Honggen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Honggen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Helix-mRNA: A Hybrid Foundation Model For Full Sequence mRNA Therapeutics
di: Wood, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wood, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)
Protein-Conditioned Multi-Objective Reinforcement Learning for Full-Length mRNA Design
di: Shao, Zixi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shao, Zixi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient Generative Model Training via Embedded Representation Warmup
di: Liu, Deyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Deyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
TaxDistill: Improving Metagenomic Taxonomic Annotation via Distilled Genomic Foundation Models
di: Ye, Rongye, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ye, Rongye, et al.
Pubblicazione: (2026)
Distillation of Large Language Models via Concrete Score Matching
di: Kim, Yeongmin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Yeongmin, et al.
Pubblicazione: (2025)
How Private Are DNA Embeddings? Inverting Foundation Model Representations of Genomic Sequences
di: Ouaari, Sofiane, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ouaari, Sofiane, et al.
Pubblicazione: (2026)
Geometric Embedding Alignment via Curvature Matching in Transfer Learning
di: Ko, Sung Moon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ko, Sung Moon, et al.
Pubblicazione: (2025)
GSTAM: Efficient Graph Distillation with Structural Attention-Matching
di: Rasti-Meymandi, Arash, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rasti-Meymandi, Arash, et al.
Pubblicazione: (2024)
F5C-finder: An Explainable and Ensemble Biological Language Model for Predicting 5-Formylcytidine Modifications on mRNA
di: Wang, Guohao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Guohao, et al.
Pubblicazione: (2024)
CLIP-Embed-KD: Computationally Efficient Knowledge Distillation Using Embeddings as Teachers
di: Nair, Lakshmi
Pubblicazione: (2024)
di: Nair, Lakshmi
Pubblicazione: (2024)
Benchmarking Pretrained Molecular Embedding Models For Molecular Representation Learning
di: Praski, Mateusz, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Praski, Mateusz, et al.
Pubblicazione: (2025)
ACT-JEPA: Novel Joint-Embedding Predictive Architecture for Efficient Policy Representation Learning
di: Vujinovic, Aleksandar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vujinovic, Aleksandar, et al.
Pubblicazione: (2025)
Data-Efficient Symbolic Regression via Foundation Model Distillation
di: Ying, Wangyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ying, Wangyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
BIRD: Behavior Induction via Representation-structure Distillation
di: Pogoncheff, Galen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pogoncheff, Galen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Reconstructive Embeddings in Reproducing Kernel Hilbert Spaces via the Representer Theorem
di: Feito-Casares, Enrique, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Feito-Casares, Enrique, et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient and Robust Knowledge Distillation from A Stronger Teacher Based on Correlation Matching
di: Niu, Wenqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Niu, Wenqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Low-Dimensional Federated Knowledge Graph Embedding via Knowledge Distillation
di: Zhang, Xiaoxiong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Xiaoxiong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Subtractive Mixture Models via Squaring: Representation and Learning
di: Loconte, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Loconte, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2023)
Preference-Based Self-Distillation: Beyond KL Matching via Reward Regularization
di: Yu, Xin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yu, Xin, et al.
Pubblicazione: (2026)
GRE^2-MDCL: Graph Representation Embedding Enhanced via Multidimensional Contrastive Learning
di: Fan, Kaizhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fan, Kaizhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Distilled Thompson Sampling: Practical and Efficient Thompson Sampling via Imitation Learning
di: Namkoong, Hongseok, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Namkoong, Hongseok, et al.
Pubblicazione: (2020)
Path-Guided Flow Matching for Dataset Distillation
di: Li, Xuhui, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Xuhui, et al.
Pubblicazione: (2026)
When is an Embedding Model More Promising than Another?
di: Darrin, Maxime, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Darrin, Maxime, et al.
Pubblicazione: (2024)
A New Deep-learning-Based Approach For mRNA Optimization: High Fidelity, Computation Efficiency, and Multiple Optimization Factors
di: Gong, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gong, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient Epistemic Uncertainty Estimation for Large Language Models via Knowledge Distillation
di: Park, Seonghyeon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Park, Seonghyeon, et al.
Pubblicazione: (2026)
Distilling Two-Timed Flow Models by Separately Matching Initial and Terminal Velocities
di: Khungurn, Pramook, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Khungurn, Pramook, et al.
Pubblicazione: (2025)
Approximate Subgraph Matching with Neural Graph Representations and Reinforcement Learning
di: Li, Kaiyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Kaiyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Curriculum Learning for Efficient Chain-of-Thought Distillation via Structure-Aware Masking and GRPO
di: Yu, Bowen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yu, Bowen, et al.
Pubblicazione: (2026)
TBBC: Predict True Bacteraemia in Blood Cultures via Deep Learning
di: Sam, Kira
Pubblicazione: (2024)
di: Sam, Kira
Pubblicazione: (2024)
Diffusion-Assisted Distillation for Self-Supervised Graph Representation Learning with MLPs
di: Ahn, Seong Jin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ahn, Seong Jin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reinforcement Learning via Self-Distillation
di: Hübotter, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hübotter, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2026)
Leveraging Manifold Embeddings for Enhanced Graph Transformer Representations and Learning
di: Jyothish, Ankit, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jyothish, Ankit, et al.
Pubblicazione: (2025)
T-Rep: Representation Learning for Time Series using Time-Embeddings
di: Fraikin, Archibald, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Fraikin, Archibald, et al.
Pubblicazione: (2023)
Linear Projections of Teacher Embeddings for Few-Class Distillation
di: Loo, Noel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Loo, Noel, et al.
Pubblicazione: (2024)
scCDCG: Efficient Deep Structural Clustering for single-cell RNA-seq via Deep Cut-informed Graph Embedding
di: Xu, Ping, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Ping, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generating Synthetic Fair Syntax-agnostic Data by Learning and Distilling Fair Representation
di: Sikder, Md Fahim, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sikder, Md Fahim, et al.
Pubblicazione: (2024)
EmbedLLM: Learning Compact Representations of Large Language Models
di: Zhuang, Richard, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhuang, Richard, et al.
Pubblicazione: (2024)
Distilling Time Series Foundation Models for Efficient Forecasting
di: Li, Yuqi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Yuqi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Subgraph Gaussian Embedding Contrast for Self-Supervised Graph Representation Learning
di: Xie, Shifeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xie, Shifeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
mRNA2vec: mRNA Embedding with Language Model in the 5'UTR-CDS for mRNA Design
di: Zhang, Honggen, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Helix-mRNA: A Hybrid Foundation Model For Full Sequence mRNA Therapeutics
di: Wood, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Protein-Conditioned Multi-Objective Reinforcement Learning for Full-Length mRNA Design
di: Shao, Zixi, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Efficient Generative Model Training via Embedded Representation Warmup
di: Liu, Deyuan, et al.
Pubblicazione: (2025) -
TaxDistill: Improving Metagenomic Taxonomic Annotation via Distilled Genomic Foundation Models
di: Ye, Rongye, et al.
Pubblicazione: (2026)