Copertina

Geometric and Spectral Alignment for Deep Neural Network II

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Liu, Ziran, Wang, Wei, Wang, Jinhao, Wang, Pengcheng, Sui, Xinyi, Ruan, Cihan, Ling, Nam, Jiang, Wei
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2026
Soggetti:	Machine Learning Differential Geometry
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Geometric and Spectral Alignment for Deep Neural Network I
di: Liu, Ziran, et al.
Pubblicazione: (2026)

Flag Varieties: A Geometric Framework for Deep Network Alignment
di: Xiao, Jingchuan, et al.
Pubblicazione: (2026)

Hardness of Learning Neural Networks under the Manifold Hypothesis
di: Kiani, Bobak T., et al.
Pubblicazione: (2024)

Fiber Bundle Networks: A Geometric Machine Learning Paradigm
di: Liu, Dong
Pubblicazione: (2025)

GeoHNNs: Geometric Hamiltonian Neural Networks
di: Aboussalah, Amine Mohamed, et al.
Pubblicazione: (2025)

Deep Generative Models: Complexity, Dimensionality, and Approximation
di: Wang, Kevin, et al.
Pubblicazione: (2025)

A singular Riemannian Geometry Approach to Deep Neural Networks III. Piecewise Differentiable Layers and Random Walks on $n$-dimensional Classes
di: Benfenati, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2024)

Geometric Learning with Positively Decomposable Kernels
di: Da Costa, Nathael, et al.
Pubblicazione: (2023)

Learning Beyond Euclid: Curvature-Adaptive Generalization for Neural Networks on Manifolds
di: Sarkar, Krisanu
Pubblicazione: (2025)

Persistent de Rham-Hodge Laplacians in Eulerian representation for manifold topological learning
di: Su, Zhe, et al.
Pubblicazione: (2024)

Logifold: A Geometrical Foundation of Ensemble Machine Learning
di: Jung, Inkee, et al.
Pubblicazione: (2024)

Riemannian Integrated Gradients: A Geometric View of Explainable AI
di: Costanza, Federico, et al.
Pubblicazione: (2025)

Jet Functors and Weil Algebras in Automatic Differentiation: A Geometric Analysis
di: Sangha, Amandip
Pubblicazione: (2025)

Deep Learning as Ricci Flow
di: Baptista, Anthony, et al.
Pubblicazione: (2024)

Geometric Contact Flows: Contactomorphisms for Dynamics and Control
di: Testa, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)

Geodesics in the Deep Linear Network
di: Chen, Alan
Pubblicazione: (2025)

Steerable Neural ODEs on Homogeneous Spaces
di: Andersdotter, Emma, et al.
Pubblicazione: (2026)

Minimising Willmore Energy via Neural Flow
di: Hirst, Edward, et al.
Pubblicazione: (2026)

Conformal Transformation of Kernels: A Geometric Perspective on Text Classification
di: Rădulescu, Ioana, et al.
Pubblicazione: (2024)

On Higher-Order Geometric Refinements of Classical Covariance Asymptotics: An Approach via Intrinsic and Extrinsic Information Geometry
di: Amir, Malik, et al.
Pubblicazione: (2026)

The Geometric Wall: Manifold Structure Predicts Layerwise Sparse Autoencoder Scaling Laws
di: Zaher, Eslam, et al.
Pubblicazione: (2026)

Geometric Gaussian Approximations of Probability Distributions
di: Da Costa, Nathaël, et al.
Pubblicazione: (2025)

TopoGeoScore: A Self-Supervised Source-Only Geometric Framework for OOD Checkpoint Selection
di: Hazratian, Farid, et al.
Pubblicazione: (2026)

Metric Flows with Neural Networks
di: Halverson, James, et al.
Pubblicazione: (2023)

Riemannian Variational Flow Matching for Material and Protein Design
di: Zaghen, Olga, et al.
Pubblicazione: (2025)

Geometric statistics with subspace structure preservation for SPD matrices
di: Mostajeran, Cyrus, et al.
Pubblicazione: (2024)

Efficient Post-Training Pruning of Large Language Models with Statistical Correction
di: Yu, Peiqi, et al.
Pubblicazione: (2026)

Quantum Geometry insights in Deep Learning
di: Combe, Noémie C.
Pubblicazione: (2025)

Geometry-Aware Generative Autoencoders for Warped Riemannian Metric Learning and Generative Modeling on Data Manifolds
di: Sun, Xingzhi, et al.
Pubblicazione: (2024)

Neural Feature Geometry Evolves as Discrete Ricci Flow
di: Hehl, Moritz, et al.
Pubblicazione: (2025)

Spectral forms and de-Rham Hodge operator
di: Wang, Jian, et al.
Pubblicazione: (2024)

Principal Component Analysis in Space Forms
di: Tabaghi, Puoya, et al.
Pubblicazione: (2023)

Kernel-Gradient Drifting Models
di: Esteban-Casadevall, Maria, et al.
Pubblicazione: (2026)

Interpretable Analytic Calabi-Yau Metrics via Symbolic Distillation
di: Eng, D Yang
Pubblicazione: (2026)

Complex normalizing flows can almost be information Kähler-Ricci flows
di: Gracyk, Andrew
Pubblicazione: (2026)

Cross-Layer Subspace Coupling for LLM Compression: A Unifying Framework and Its Empirical Limits
di: Khilar, Snigdha Chandan
Pubblicazione: (2026)

Barycentric subspace analysis of network-valued data
di: Maignant, Elodie, et al.
Pubblicazione: (2025)

Cartan moving frames and the data manifolds
di: Tron, Eliot, et al.
Pubblicazione: (2024)

Universal Collection of Euclidean Invariants between Pairs of Position-Orientations
di: Bellaard, Gijs, et al.
Pubblicazione: (2025)

Roto-Translation Invariant Metrics on Position-Orientation Space
di: Bellaard, Gijs, et al.
Pubblicazione: (2025)