:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Tsao, Valerie, Chaney, Nathaniel, Veveakis, Manolis
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2604.23867
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Probabilistic Spatial Interpolation of Sparse Data using Diffusion Models
von: Tsao, Valerie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Path Signatures and Graph Neural Networks for Slow Earthquake Analysis: Better Together?
von: Riess, Hans, et al.
Veröffentlicht: (2024)

InSAR-Informed In-Situ Monitoring for Deep-Seated Landslides
von: Lau, Rachael, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Learning Latent Hardening (LLH): Enhancing Deep Learning with Domain Knowledge for Material Inverse Problems
von: Tian, Qinyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From Basis to Basis: Gaussian Particle Representation for Interpretable PDE Operators
von: Li, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Locality Regularized Reconstruction: Structured Sparsity and Delaunay Triangulations
von: Mueller, Marshall, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Representations for Independence Testing
von: Xu, Nathaniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Lost in Aggregation: The Causal Interpretation of the IV Estimand
von: Tsao, Danielle, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Self-Ablating Transformers: More Interpretability, Less Sparsity
von: Ferrao, Jeremias, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Sparsity Principle for Partially Observable Causal Representation Learning
von: Xu, Danru, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Explore Activation Sparsity in Recurrent LLMs for Energy-Efficient Neuromorphic Computing
von: Knunyants, Ivan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LASERS: LAtent Space Encoding for Representations with Sparsity for Generative Modeling
von: Li, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Structured Contrastive Learning for Interpretable Latent Representations
von: Shen, Zhengyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generalization Bounds via Meta-Learned Model Representations: PAC-Bayes and Sample Compression Hypernetworks
von: Leblanc, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Chemical homogenization for non-mixing reactive interfaces in porous media
von: Lindqwister, Winston, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Interpretable Fair Representations
von: Wang, Tianhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Clarity: The Flexibility-Interpretability Trade-Off in Sparsity-aware Concept Bottleneck Models
von: Panousis, Konstantinos P., et al.
Veröffentlicht: (2026)

M2PDE: Compositional Generative Multiphysics and Multi-component PDE Simulation
von: Zhang, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Overcoming Sparsity Artifacts in Crosscoders to Interpret Chat-Tuning
von: Minder, Julian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sparsity and Out-of-Distribution Generalization
von: Aaronson, Scott, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multi-Operator Few-Shot Learning for Generalization Across PDE Families
von: Li, Yile, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Monte Carlo Neural PDE Solver for Learning PDEs via Probabilistic Representation
von: Zhang, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Striding Across Reynolds Numbers: Representation Geometry in Neural PDE Generalisation
von: Shi, Jianing
Veröffentlicht: (2026)

Sparsity Forcing: Reinforcing Token Sparsity of MLLMs
von: Chen, Feng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learn To be Efficient: Build Structured Sparsity in Large Language Models
von: Zheng, Haizhong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

IGANN Sparse: Bridging Sparsity and Interpretability with Non-linear Insight
von: Stoecker, Theodor, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learnable Permutation for Structured Sparsity on Transformer Models
von: Li, Zekai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Verbalized Representation Learning for Interpretable Few-Shot Generalization
von: Yang, Cheng-Fu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Operator Learning with Domain Decomposition for Geometry Generalization in PDE Solving
von: Huang, Jianing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Interpretable Deep Generative Models via Causal Representation Learning
von: Moran, Gemma E., et al.
Veröffentlicht: (2025)

ProxSparse: Regularized Learning of Semi-Structured Sparsity Masks for Pretrained LLMs
von: Liu, Hongyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interpreting Equivariant Representations
von: Hansen, Andreas Abildtrup, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Curriculum-Learned Vanishing Stacked Residual PINNs for Hyperbolic PDE State Reconstruction
von: Eshkofti, Katayoun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SINR: Sparsity Driven Compressed Implicit Neural Representations
von: Jayasundara, Dhananjaya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dynamic Sparse Training with Structured Sparsity
von: Lasby, Mike, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Neural Parameter Regression for Explicit Representations of PDE Solution Operators
von: Mundinger, Konrad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Ensembles of Interpretable Simple Structure
von: Arwade, Gaurav, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robot Learning with Sparsity and Scarcity
von: Xu, Jingxi
Veröffentlicht: (2025)

Interpretable Representation Learning for Additive Rule Ensembles
von: Behzadimanesh, Shahrzad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Activity Sparsity Complements Weight Sparsity for Efficient RNN Inference
von: Mukherji, Rishav, et al.
Veröffentlicht: (2023)